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貧困指標(biāo)測(cè)度的研究范式與機(jī)理分析 基于嵌套誤差模型,本書(shū)運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)貝葉斯方法估計(jì)非線性小域總體參數(shù)貧困指標(biāo),特別是非線性參數(shù)。嵌套誤差線性回歸模型是一個(gè)特殊的超總體模型,它可以用來(lái)估計(jì)經(jīng)驗(yàn)貝葉斯預(yù)測(cè)值。本書(shū)把這種方法應(yīng)用于中國(guó)精準(zhǔn)扶貧背景下貧困指標(biāo)的隨機(jī)模擬分析。借助模擬分析方法,貧困指標(biāo)經(jīng)驗(yàn)*預(yù)測(cè)值在有偏性和均方誤差方面表現(xiàn)良好。模擬實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明:所提出的經(jīng)驗(yàn)*估計(jì)量的變異系數(shù)對(duì)于幾乎所有領(lǐng)域的直接估計(jì)值顯著降低;EB方案的估測(cè)要優(yōu)于直接估值和ELL方案估值;自舉程序生成的貧困測(cè)量值采用自舉重復(fù)的方法來(lái)求均值,ELL方案會(huì)獲得一個(gè)比直接估值更低的效率。
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