典型文献
大数据背景下的抽样调查
文献摘要：
大数据具有体量大、种类丰富、增长速度快等特点,同时也存在价值密度低、代表性差等问题,为抽样调查带来了机遇与挑战.大数据背景下的抽样如何适应新的变化、具有怎样的发展和应用?文章从三个角度进行了讨论.一是在数据流环境下产生了一些适应性强的新型抽样方法,能够高效、准确地获得有代表性样本,并兼顾存储空间、处理的时间与能力.二是借助网络开展调查或进行社交网络数据的收集,发展出一些无抽样框的非概率抽样方法,能够以低廉的成本在短时间内获得大量分析样本.三是综合大数据与抽样调查的优势,进行线上、线下调查数据的融合,文章针对线上样本是非概率样本、线下样本是概率样本的情况,提出了融合的基本思路:一方面,通过概率样本对非概率样本进行"概率性检验",另一方面,通过提取概率样本的信息,基于模型或基于伪随机化对总体进行推断.
文献关键词：
大数据;抽样调查;数据流;非概率抽样;数据融合
中图分类号：
作者姓名：
金勇进;刘晓宇
作者机构：
中国人民大学应用统计科学研究中心,北京100872;中国人民大学统计学院,北京100872;中国人民大学调查技术研究所,北京100872
文献出处：
引用格式：
[1]金勇进;刘晓宇-.大数据背景下的抽样调查)[J].系统科学与数学,2022(01):2-16
A类：
B类：
大数据背景下,抽样调查,体量大,增长速度,存在价值,价值密度,数据流,抽样方法,得有,代表性样本,存储空间,开展调查,社交网络数据,非概率抽样,基本思路,概率性,基于模型,随机化,数据融合
AB值：
0.285417
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