基于小域模型的天津市残疾率估计

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残疾人是人类社会的成员之一,需要社会的关心和帮助。多年来,中国政府致力于建立并逐步完善残疾人的人权保障体系,以帮助残疾人平等地参与社会生活。本文采用2006年全国残疾人抽样调查(天津卷)数据,对天津市残疾人的基本特征和残疾状况进行了统计分析,结果显示,残疾人在教育、婚姻以及生活保障等方面仍然面临很多困难,属于社会弱势群体,经常会遭到不同程度的歧视和偏见,需要政府和社会各界给予普遍的关心和爱护。在政策具体实施之前,各级政府必须对自己管辖区域的残疾人情况有一个清晰地了解,这就产生了多级推断问题,也就是小域估计。小域估计是抽样调查的重要前沿方向之一,文章对小域估计进行了概述,其中的小域模型是现在研究的热点,小域模型估计是指针对总体目标变量的分布,通过与辅助变量建立合适的统计模型,利用模型对小域的目标变量进行推断的方法。论文用小域估计的一些方法对天津市各区县的残疾率进行估计,并对估计结果进行了比较和分析。对直接估计来说,总体比较大的区域,估计的残疾比例相对稳定。传统的间接估计方法运用了不带辅助数据和带辅助数据(年龄/性别)的合成回归估计两种方法,两种方法结果的差异是由各个区县年龄/性别的不同产生的。基于模型的估计采用了Poisson模型估计和Logistic回归估计,其中Poisson估计运用了与残疾率高度相关的辅助数据,得出了很好的结论。用Logistic回归估计做出了残疾率随年龄变化的趋势。
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