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文檔簡(jiǎn)介
1、在小區(qū)域估計(jì)研究中,根據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)有無(wú)假定的模型導(dǎo)出的分布假設(shè),可分為基于設(shè)計(jì)和基于模型的估計(jì)方法?;谠O(shè)計(jì)指直接估計(jì)利用調(diào)查權(quán)重以及相應(yīng)推斷基于樣本設(shè)計(jì)導(dǎo)出的概率分布,基于模型指直接估計(jì)一般不利用調(diào)查權(quán)重以及相應(yīng)的推斷基于假定的模型導(dǎo)出的概率分布。本文首先從考察無(wú)分布假設(shè),存在小區(qū)域的多區(qū)域獨(dú)立同分布同方差類型的數(shù)據(jù)出發(fā),到探索有分布假設(shè),存在小區(qū)域的多區(qū)域同分布且區(qū)域間存在空間相關(guān)性類型的數(shù)據(jù)。對(duì)不同數(shù)據(jù)類型進(jìn)行了如下研究:
2、第一,針對(duì)多區(qū)域獨(dú)立同分布同方差數(shù)據(jù),根據(jù)單區(qū)域組合估計(jì)量,利用了一種公共最佳權(quán)重James-Stein估計(jì)量,通過(guò)實(shí)例分析和數(shù)值模擬發(fā)現(xiàn)該方法估計(jì)精度要高于組合估計(jì)量。
第二,在對(duì)消除同方差條件的數(shù)據(jù)下,首先,實(shí)例驗(yàn)證非參數(shù)經(jīng)驗(yàn)貝葉斯針對(duì)該數(shù)據(jù)類型適用范圍狹窄的現(xiàn)象;進(jìn)而結(jié)合疾病地圖理論,利用參數(shù)經(jīng)驗(yàn)貝葉斯方法下的Poisson-Gamma模型,其中用牛頓-拉夫遜迭代計(jì)算基于該數(shù)據(jù)模型下極大似然估計(jì)法和交叉迭代法的參數(shù)數(shù)值解
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