典型文献
大数据情境下基于切片逆回归的抽样方法研究
文献摘要：
大数据时代,抽样调查依然是一种不可或缺的数据获取和统计推断方法,但抽样调查方法需要适应大数据的新时代情境,才能更好地体现其应有的价值.其中,如何抽取到对研究变量有代表性的样本是最值得关切的问题.本文提出一种基于切片逆回归的综合得分抽样法,利用切片逆回归能将因变量信息融入到自变量的特点,先对大数据进行切片逆回归分析,改进其降维过程,再计算各个体主成分综合得分作为入样概率进行抽样.数据模拟分析结果显示,在大数据情境下,相比于未实施抽样和简单随机抽样估计而言,本文提出的方法均具有更好的抽样估计效果,且当个体差别较大时抽样估计效果会更好.最后,实际数据检验也证实了此方法的可行性和有效性.
文献关键词：
大数据;切片逆回归;主成分分析;综合得分;抽样估计
中图分类号：
作者姓名：
贺建风;石立
作者机构：
华南理工大学 经济与金融学院,广东 广州510006;广州华商学院 经济贸易学院,广东 广州511300
文献出处：
引用格式：
[1]贺建风;石立-.大数据情境下基于切片逆回归的抽样方法研究)[J].广西师范大学学报（自然科学版）,2022(01):91-99
A类：
B类：
数据情境,切片逆回归,抽样方法,抽样调查,数据获取,统计推断,调查方法,取到,最值,抽样法,因变量,主成分综合得分,分作,数据模拟,随机抽样,抽样估计,当个,实际数据,数据检验
AB值：
0.294886
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