【摘 要】
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Jackknife方差估计方法在解决复杂样本的方差估计方面获得了越来越多的应用.最近,Zou GH(邹国华)等(1998,2002)对缺失数据情况下的样本轮换方法证明了:文中所提出的线性化Jac
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Jackknife方差估计方法在解决复杂样本的方差估计方面获得了越来越多的应用.最近,Zou GH(邹国华)等(1998,2002)对缺失数据情况下的样本轮换方法证明了:文中所提出的线性化Jackknife方差估计量在均匀回答下是估计量方差的近似设计无偏估计.这一性质为Jackknife方差估计量的使用提供了重要依据.对于其它情况下Jackknife方差估计是否也具有这一性质无疑是一个有意义的问题.该文第二章旨在通过对一系列均匀回答比率插补下线性化Jackknife方差估计量近似设计无偏性的证明说明邹国华等提出的线性化Jackknife方差估计量的这一性质具有一定的普遍性.在该文第三章中,我们讨论了另外一种对于缺失数据的插补方法以及相应的Jackknife方差估计的性质.这种方法常被用来减少比估计的偏倚.新的方法将估计量偏倚的阶从O(n<-1>)降到O(<-2>.第四章中我们通过随机模拟的方法将这种新的插补方法和原有的方法进行比较.从中可以看出,大多数情况下,对缺失数据的新插补方法的确可以减少最终估计量的偏倚,并且新插补方法不会造成估计量方差的明显提高.
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