基于單元間距離估計的不等概率抽樣算法及應用

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摘要：現(xiàn)有大數(shù)據(jù)的不等概率抽樣方法大多基于數(shù)據(jù)分布，泛化能力較差。為此，利用多層感知機、XGBoost和Kriging模型估計總體單元間的相對距離，提出針對海量數(shù)據(jù)的不等概率抽樣算法。此類算法既不需要考慮總體的分布，又能夠保證樣本的代表性。實證分析結果表明，基于此算法抽取樣本構建的模型與簡單隨機抽樣方法相比，模型參數(shù)估計的均方誤差更低，效果更穩(wěn)定。（剩余4453字）