《表1 估计量的均方误差：线性转化的比估计量在数量特征随机化回答技术中的应用》

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《线性转化的比估计量在数量特征随机化回答技术中的应用》

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为了比较辅助变量已知的情况下的均方误差。利用R软件进行Monte Carlo模拟，Y是敏感变量，p=0.85，总体容量N=1 000，辅助变量T=（T1，T2，…，TN）是来自区间[0，1]的均匀分布，提出4种超总体[6]模型Y=1+2（T-0.5）+ε，Y=1+5（T-0.5）2+ε，Y=1+5（T-0.3）2+ε，Y=1+8（T-0.5）+exp（-100(T-0.5）2)+ε，扰动变量ε=（ε1，ε2，…，εN）来自正态分布N（0，0.2），扰动变量的方差低于总方差的1/5，采用简单随机不放回抽样取样本为n=100，随机化回答中扰动变量N（2，1）。每次实验都重复1 000次。表1比较了的均方误差（MSE）。