导读:本文包含了多阶段抽样论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:产品质量安全,抽样,先验信息,多阶段
多阶段抽样论文文献综述
朱建明,刘卓军,孙军红[1]（2016）在《基于先验信息的产品质量安全多阶段抽样方法研究》一文中研究指出产品安全问题与消费者的人身健康和财产安全息息相关,关系到社会和谐稳定和经济可持续发展,已经成为政府、企业和社会公众高度关注的重要问题之一。监管部门的监管方式是通过直接从市场上购买某类产品或其重要部件,采用质量安全检测技术,发掘产品存在的安全风险。为降低样本量,采用了产品安全事故先验信息分析方法,并给出了获取先验信息的重要途径。其次,在抽样方案设计过程中,将产品抽样检测分成多个阶段,利用分批购买-分批检测的方法,动态调整样品分配,提高了发现产品安全风险的效率。最后,利用消费者协会提供的电视机投诉数据,对以上多阶段目的抽样方案进行了示例说明。(本文来源于《中国安全生产科学技术》期刊2016年02期）
崔颖安,李雪,王志晓,张德运[2]（2014）在《社会化媒体大数据多阶段整群抽样方法》一文中研究指出在线社会化媒体大数据是行动者自组织关系的集合,其内部蕴含了多层次的社会实体关系,因此,在线社会化媒体大数据抽样方法的研究对于社会计算这一新兴研究领域具有重要的理论和应用价值.现有抽样方法存在大型马尔可夫链难以并行化、样本局部性陷入、马尔可夫链燃烧预热等问题.针对这些问题,提出了在线社会化媒体大数据整群多阶段抽样方法 OSM-MSCS.该方法首先进行整群分解,将总体分解成若干小型凝聚子群;而后,使用动态延迟拒绝方法对凝聚子群内部的关系抽样;最后,使用Gibbs方法完成不同凝聚子群之间相干关系的筛选,从而获得整个样本序列.实验结果表明,OSM-MSCS方法能够有效地对各种结构特征的在线社会化媒体大数据进行抽样,从"个体地位-群体凝聚性-整体结构性"这3个层次进行综合评价,其抽样效果要明显好于MHRW和BFS这两种最主流的抽样方法.(本文来源于《软件学报》期刊2014年04期）
孙立新[3]（2013）在《多阶段整群抽样在整体网络分析中的随机抽样设计》一文中研究指出整体社会网络分析是社会科学中的一种独特视角,但其推论能力受到一定限制,原因之一在于其很难做到随机抽样。通过设计抽样方案,一方面说明如何采用多阶段整群抽样来达到整体社会网络中做到随机抽样的目的,另一方面说明一阶段系统整群抽样、二阶段概率比例整群抽样在整体社会网络分析中的运用。(本文来源于《统计与决策》期刊2013年06期）
史文海,李正农[4]（2011）在《基于多阶段抽样技术的随机减量法》一文中研究指出将多阶段抽样技术应用于随机减量法中随机减量信号的提取,用以解决结构振动参数识别中计算量较大的问题。数值算例和工程实例结果表明,该方法可在大大减小计算工作量的同时较准确的识别出结构振动参数。(本文来源于《土木工程与管理学报》期刊2011年03期）
陈文金,林明南,潘宝骏,田俊[5]（2010）在《省级区域规模疾病流行病学调查自加权分层多阶段抽样设计》一文中研究指出目的本文以福建省结核病流行病学调查为例,用自加权分层多阶段PPS系统整群抽样(简称自加权分层3阶段抽样)技术,进行省级区域规模的结核病流行病学调查抽样设计,为今后福建省的疾病流行病学调查抽样设计提供可借鉴的参考方案。方法参引2000年全国(闽、苏两省)结核病患病率整群抽样调查资料,以行政村或居委会/社区或调查点为群(每群约1500人),由预定的患病率水平和容许相对抽样误差所估计的调查群数,进行省级区域规模结核病流行病学调查的自加权分层多阶段抽样设计。结果据2000年闽、苏两省结核病患病率调查资料显示,当群平均人数约1500人,患病率约2.5%‰、容许相对抽样误差为15.0%时,估计得福建省结核病流行病学调查群数约30群,由此作该省结核病流行病学调查自加权分层3阶段抽样设计。参考近年来我国工农业和卫生服务现场调查的实践经验,在第1阶段以县(市、区)为初级抽样单位,将各县(市、区)按该省人口结构类型分为4层,共需抽取11个县(市、区)。即:对各层的县(市、区)按2000年"五普"人口数据的非农业人口比例规模由高至低排序,把各层各县(市、区)人口数串并累计,采用分层等距(PPS系统)抽样法再抽取所需的县(市、区)数。第2阶段亦采用上述的抽样法在抽中县(市、区)再抽取31个群(即居委会/社区或行政村)。即:市辖区按非农业人口比例规模,每个区适当抽取2个或1个居委会/社区和1个行政村;其余县/市亦按非农业人口比例规模,每个县/市适当抽取1个居委会/社区和2个或3个行政村。第3阶段在抽中群的每群调查1800人。结论自加权分层3阶段抽样技术具有样本代表性好,简便易行,各阶段抽样实施可操作性强,便于组织调查及质控,节省调查经费和人力,目标值估计简单,调查精确度和效率较高的优势。它不仅适用于国家级总体,同样适用于省、市、县级区域规模疾病流行病学调查的抽样设计,为较好的流行病学调查抽样技术,值得推广应用。(本文来源于《华东地区第十次流行病学学术会议暨华东地区流行病学学术会议20周年庆典论文汇编》期刊2010-08-23）
付鹏钰,胡东生,顾东风[6]（2010）在《多阶段整群随机抽样方法在流行病学研究中的运用》一文中研究指出抽样调查是医学科研工作尤其是流行病学研究中常用的调查方法,所抽取的样本对总体的代表性的好坏直接关系到结果的可信程度。基本的抽样方法如单纯随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样等各有优缺点〔1〕,在大规模流行病学抽样调查中经常几种方法联合使用〔2,3〕,以(本文来源于《中国卫生统计》期刊2010年03期）
何丽芳[7]（2010）在《多阶段抽样方法在医药调查中的综合应用讨论》一文中研究指出在医药调研中通常会遇到大规模大范围调研的需求,在经费、人力、物力和时间有限的情况下,采用抽样调查方法,可节省开支,节约时间,以较少的人力、物力和财力,达到满意的调查效果。抽样调查方法可分为概率抽样(本文来源于《市场研究》期刊2010年05期）
朱慧明,李素芳,虞克明[8]（2010）在《基于多阶段抽样的贝叶斯序贯过程质量监控分析》一文中研究指出文章针对参数随机化情况下的质量控制问题,提出了新的过程质量方法。通过质量控制模型的统计结构分析,研究了Jeffreys先验分布下参数的后验分布和贝叶斯估计,据此构造了具有预警线的过程样本均值-标准差监控图,以及贝叶斯过程能力指数评价模型;然后,将过程状态稳定的模型参数后验分布作为下一阶段的参数先验分布,进行样本数据信息融合、模型迭代更新,建立了基于共轭先验分布的贝叶斯序贯均值–标准差监控和贝叶斯动态过程能力指数估计模型。研究结果表明:与现有的统计过程质量控制方法比较,贝叶斯序贯过程质量监控方法能够融合产品质量指标的历史信息,及时更新过程控制限,动态监控过程质量波动。(本文来源于《统计与决策》期刊2010年08期）
杨志[9]（2009）在《对多阶段抽样调查的几点思考》一文中研究指出多阶段抽样调查作为抽样调查的方法之一有诸多的优点,因此被广泛的采用,然而,其存在一些问题也值得我们探讨和研究。本文针对多阶段抽样方法存在的部分问题进行了分析,并提出了解决的思路。(本文来源于《德宏师范高等专科学校学报》期刊2009年04期）
俞冰[10]（2008）在《多阶段随机抽样数据统计分析方法比较》一文中研究指出目标:比较Probit回归、广义估计方程、Probit-Normal模型3种统计方法对二阶段随机抽样数据分析的统计效能及Logistics回归、广义估计方程、Logistics-Normal模型3种统计方法对叁阶段随机抽样数据分析的统计效能。方法:首先分析某区小学生躯体化症状调查资料,参考其建立二层随机效应模型进行数据模拟,设置不同的参数值及内部相关系数,比较Probit回归、广义估计方程、Probit-Normal模型3种统计方法参数估计偏倚及95%可信区间的覆盖率;其次在二层模型的基础上,模拟不均衡设计的叁层随机效应模型,设置不同的随机效应方差、协变量参数,比较Logistics回归、广义估计方程、Logistics-Normal模型3种统计方法参数估计偏倚及95%可信区间的覆盖率。主要结果:二层随机效应模型中,Probit-Normal模型根在各种情况下均能给出较准确的参数估计值和较正确的可信区间;GEE能在各种情况下给出一个稳健的估计,统计推断能力优于Probit回归,但不如Probit-Normal模型;协变量的取值对各模型产生的影响不大。叁层随机效应模型中,Logistic-Normal模型在各种参数设置下,均能给出一个可信的估计,但学校效应估计的可信区间覆盖率不及班级效应;GEE对班级效应的估计可信区间的覆盖率较理想;对群体效应变量的估计中,Logistic回归无法给出一个可信的估计。叁种方法参数估计的偏倚均受参数真实值大小的影响,真实值越大,偏倚越小;方差的取值对参数偏倚的影响不尽相同。(本文来源于《复旦大学》期刊2008-05-25）
多阶段抽样论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在线社会化媒体大数据是行动者自组织关系的集合,其内部蕴含了多层次的社会实体关系,因此,在线社会化媒体大数据抽样方法的研究对于社会计算这一新兴研究领域具有重要的理论和应用价值.现有抽样方法存在大型马尔可夫链难以并行化、样本局部性陷入、马尔可夫链燃烧预热等问题.针对这些问题,提出了在线社会化媒体大数据整群多阶段抽样方法 OSM-MSCS.该方法首先进行整群分解,将总体分解成若干小型凝聚子群;而后,使用动态延迟拒绝方法对凝聚子群内部的关系抽样;最后,使用Gibbs方法完成不同凝聚子群之间相干关系的筛选,从而获得整个样本序列.实验结果表明,OSM-MSCS方法能够有效地对各种结构特征的在线社会化媒体大数据进行抽样,从"个体地位-群体凝聚性-整体结构性"这3个层次进行综合评价,其抽样效果要明显好于MHRW和BFS这两种最主流的抽样方法.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多阶段抽样论文参考文献
[1].朱建明,刘卓军,孙军红.基于先验信息的产品质量安全多阶段抽样方法研究[J].中国安全生产科学技术.2016
[2].崔颖安,李雪,王志晓,张德运.社会化媒体大数据多阶段整群抽样方法[J].软件学报.2014
[3].孙立新.多阶段整群抽样在整体网络分析中的随机抽样设计[J].统计与决策.2013
[4].史文海,李正农.基于多阶段抽样技术的随机减量法[J].土木工程与管理学报.2011
[5].陈文金,林明南,潘宝骏,田俊.省级区域规模疾病流行病学调查自加权分层多阶段抽样设计[C].华东地区第十次流行病学学术会议暨华东地区流行病学学术会议20周年庆典论文汇编.2010
[6].付鹏钰,胡东生,顾东风.多阶段整群随机抽样方法在流行病学研究中的运用[J].中国卫生统计.2010
[7].何丽芳.多阶段抽样方法在医药调查中的综合应用讨论[J].市场研究.2010
[8].朱慧明,李素芳,虞克明.基于多阶段抽样的贝叶斯序贯过程质量监控分析[J].统计与决策.2010
[9].杨志.对多阶段抽样调查的几点思考[J].德宏师范高等专科学校学报.2009
[10].俞冰.多阶段随机抽样数据统计分析方法比较[D].复旦大学.2008