貝氏雙相抽樣中魚群第一相樣本數的選取

Abstract

Simth and Sedransk(1982)採用雙相抽樣的技術推估魚群年齡層的分布，並且在總成本給定的情形下，尋求使事後之前期望損失函數最小的一組最適第二相樣本數。由於期望損失函數過於複雜，而不易於計算處理，所以，他們考慮了一個較為簡單的近似事後之前期望損失函數，由此導出了近似的最適第二相樣本數之公式解。其後Jinn, Sedransk and Simth(1987)繼續探討選取最適第一相樣本數的問題。由於過程中的運算龐大複雜而無法導出公式解，因此Jinn, Sedransk and Simth便提出了近似法和電腦模擬法來解決最適第一相樣本數選取的問題。近似法中仍須使用程序曲折龐雜的演算法以求解，而電腦模擬法則更是必須先執行多次繁複的模擬抽樣後，再以演算法求解；雖然以此所得的解較為精準，但步驟仍難脫於繁瑣複雜。本文中，我們分別就給定各層抽樣率和比例抽樣的情況下，提出了如何藉由簡易的計算便可求得第一相樣本數粗估值的方法。

謝辭\r\n中文摘要\r\n目錄\r\n1 緒論-----1\r\n2 貝氏雙相抽樣-----3\r\n 2.1 前言-----3\r\n 2.2 模型的建立及假設-----3\r\n 2.3 母體中各領域所佔成數之估計-----6\r\n 2.4 分層後貝氏最適第二相樣本數的選取-----8\r\n 2.5 貝氏最適第一相樣本數的選取-----10\r\n3 層抽樣率給定下第一相樣本數的選取-----13\r\n 3.1 前言-----13\r\n 3.2 傳統方法下第一相樣本數的選取-----13\r\n 3.3 貝氏第一相樣本數的選取-----18\r\n4 比例抽樣下第一相樣本數的選取-----21\r\n 4.1 前言-----21\r\n 4.2 傳統方法下第一相樣本數的選取-----21\r\n 4.3 貝氏第一相樣本數的選取-----24\r\n5 實例分析與探討-----27\r\n 5.1 前言-----27\r\n 5.2 實例分析與討論-----28\r\n參考書目-----50