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1、貴 州 大 學(xué)2015 屆 碩士研究生學(xué)位論文貧困人口估計(jì)的小區(qū)域統(tǒng)計(jì)研究Research on Small Area Estimation of PovertyCounts學(xué)科專業(yè)： 概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)研究方向： 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)導(dǎo) 師： 龔敏慶 教授研 究 生： 趙澤海中國(guó)﹒貴州﹒貴陽(yáng)2015 年 05 月分 類 號(hào) ： O 213論文編號(hào)： 201501031728密 級(jí)： 公開(kāi)I貧困人口估計(jì)的小區(qū)域統(tǒng)計(jì)研究摘 要在抽樣調(diào)查的很多實(shí)際問(wèn)題

2、中，得不到足夠多的樣本，使總體中各個(gè)研究域目標(biāo)參數(shù)的直接估計(jì)值滿足精度要求．解決這個(gè)問(wèn)題的一般方法是小區(qū)域估計(jì)方法，即利用抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)、輔助變量、區(qū)域（或樣本單元）之間的聯(lián)系建立統(tǒng)計(jì)模型，進(jìn)而得到目標(biāo)參數(shù)穩(wěn)健的估計(jì)量．本文重點(diǎn)研究了 EB 模型超參數(shù)的估計(jì)以及有關(guān)貧困度量的小區(qū)域估計(jì)方法，具體在第二、三、四章分別做了以下三個(gè)方面的研究工作：第二章研究基于 logit - normal 模型和 probit - normal 模型的小區(qū)域

3、估計(jì)方法，介紹了這兩個(gè)模型的超參數(shù)矩方程的一種數(shù)值解法，并與 Newton - Raphson 迭代方法做比較．計(jì)算結(jié)果表明，對(duì)于 logit - normal 模型和 probit - normal 模型，當(dāng) )) ? 1 ( ? /( 2 p p Sp ? 的值比較大時(shí)，很難找到合適的初值使 Newton - Raphson 迭代方法收斂，而本文介紹了一種可行的辦法．第三章介紹了估計(jì) FGT 貧困度的一種小區(qū)域估計(jì)方法．通過(guò)將直接樣

4、本進(jìn)行最短距離的平移，使新樣本算出的貧困率等于對(duì)應(yīng)的小區(qū)域估計(jì)值，進(jìn)而由新樣本計(jì)算出FGT 貧困度．模擬案例表明，相對(duì)于直接估計(jì)，本文介紹的方法能得到相對(duì)偏差較小的估計(jì)量．第四章介紹了若干種小區(qū)域估計(jì)方法，并對(duì)一個(gè)實(shí)際例子（SAIPE）的貧困率進(jìn)行估計(jì)．通過(guò)比較不同估計(jì)結(jié)果的平均相對(duì)偏差，討論了估計(jì)量的穩(wěn)健性．關(guān)鍵詞： 關(guān)鍵詞：抽樣調(diào)查；小區(qū)域估計(jì)；logit - normal 模型；probit - normal 模型；FGT 貧困度