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基于卡尔曼滤波估计的连续性抽样调查研究卡尔曼滤波状态空间模型连续性抽样调查样本轮换 2013/8/13

针对连续性抽样调查中如何提高连续调查数据准确性的问题，本文引入时间序列分析方法，分别考虑连续性抽样调查中的重复样本和轮换样本等不同情况，建立了连续性抽样调查下的状态空间模型，利用成熟的卡尔曼滤波估计方法给出了总体均值的估计量。由于状态空间模型及卡尔曼滤波估计方法能够充分利用各期连续样本的调查信息，给出了精度更高的估计量，从而能够产生更加准确的连续性时间序列数据。