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[期刊] 统计与决策
[作者]
刘展
文章针对具有嵌套结构数据的网络候选者数据库,提出基于倾向得分多层模型的非概率抽样推断方法:根据网络候选者数据库的调查样本和参考样本,构建多层回归模型对倾向得分进行估计,并将倾向得分估计的逆作为网络候选者数据库调查样本的调整权数来估计总体。结果显示,基于倾向得分多层回归模型的总体估计效果较好,比基于倾向得分Logistic模型的总体估计的偏差更小,效率更高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘展 金勇进
文章针对非概率抽样统计推断问题,提出了一种解决方法:首先采用倾向得分匹配选择样本,然后采用倾向得分逆加权、加权组调整和事后分层调整三种方法对匹配样本进行加权调整来估计目标总体,并比较不同方法估计的效果。蒙特卡罗模拟与实证研究表明:当网络访问固定样本大小与目标样本大小的比率小于3时,三种加权方法估计的效果均比未加权时匹配样本的估计效果好;当网络访问固定样本大小与目标样本大小的比率不小于3时,倾向得分事后分层调整与未加权的匹配样本估计效果较好。
关键词：
倾向得分 匹配 加权调整 非概率
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘展 郑俊博 刘洋 潘莹丽
大数据下的样本大多为非概率样本,其入样概率未知，同时可能面临着协变量较多甚至是高维的情况，那么如何对这种情况下的非概率样本进行推断值得探索。针对该问题，文章考虑到Model-X Knockoffs的降维特点，提出采用Model-X Knockoffs筛选出重要变量，建立Logistic倾向得分模型来估计非概率样本的入样概率或倾向得分，对总体进行推断，从而提高估计的精度，同时可控制变量选择的错误发现率与功效。模拟与实证研究结果表明：基于Model-X Knockoffs的Logistic倾向得分模型的总体均值估计相比一般的Logistic倾向得分模型和广义线性回归模型的总体均值估计，偏差更小、效率更高、估计效果更好，并且能很好地控制错误发现率的水平，功效值也接近1。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘展 潘莹丽 石寒
网络调查是大数据背景下一种重要的抽样调查方法，然而大多数网络调查样本属于非概率样本，其入样概率未知，需要进行建模估计。之前的研究大多通过构建Logistic倾向得分模型计算入样概率，但是Logistic倾向得分模型通常适用于协变量或混杂变量较少的情况，存在较多协变量或混杂变量时如何进行倾向得分建模推断是一个亟待解决的问题。针对此问题，文章充分考虑经典的变量选择方法Adaptive LASSO的降维特点，提出对网络调查样本建立Adaptive LASSO Logistic倾向得分模型估计倾向得分，进一步利用倾向得分逆加权、未加权与加权均值、未加权与加权中位数的分组调整方法，从而估计总体。研究表明：基于Adaptive LASSO Logistic倾向得分模型的总体均值估计的偏差、方差与均方误差都比基于Logistic倾向得分模型的总体均值估计的偏差、方差与均方误差小。
[期刊] 统计研究
[作者]
金勇进 刘展
利用大数据进行抽样,很多情况下由于抽样框的构造比较困难,使得抽取的样本属于非概率样本,传统的抽样推断理论难以应用到非概率样本中,如何解决非概率抽样的统计推断问题,是大数据背景下抽样调查面临的严重挑战。本文提出了解决非概率抽样统计推断问题的基本思路:一是抽样方法,可以考虑基于样本匹配的样本选择、链接跟踪抽样方法等,使得到的非概率样本近似于概率样本,从而可采用概率样本的统计推断理论;二是权数的构造与调整,可以考虑基于伪设计、模型和倾向得分等方法得到类似于概率样本的基础权数;三是估计,可以考虑基于伪设计、模型和贝叶斯的混合概率估计。最后,本文以基于样本匹配的样本选择为例探讨了具体解决方法。
关键词：
大数据 非概率抽样 统计推断
[期刊] 统计与决策
[作者]
巩红禹 王丽艳
基于抽样设计推断与基于模型推断是有限总体推断的两个不同途径。文章针对基于模型的推断方法-最优线性无偏估计(BLUE)进行了讨论,指出在特定的超总体模型下,BLUE与基于抽样设计的估计是一致的。数值分析解释了模型推断的优越性。
关键词：
模型推断 超总体 最优线性无偏估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
巩红禹 董悦
受访者驱动抽样是一种用于研究隐藏总体的链接追踪抽样方法。文章将隐藏总体视为社会网络模型，假设总体就某一属性具有二水平值，提出了基于RDS关于总体比例的模型推断方法。统计模拟分析中提供了RDS的模拟抽样方法，数值分析表明模型推断方法具有稳健性。
关键词：
受访者驱动抽样 社会网络 隐藏总体
[期刊] 统计与决策
[作者]
付志慧 彭毳鑫
多层线性模型是处理层次结构数据的高级统计方法,项目反应模型建立在潜在心理特质理论的基础上,主要研究被试能力与其反应行为之间的关系。文章首先将二参数Logistic项目反应模型嵌套在多层线性模型内,建立了多层Logistic项目反应模型。其次,基于Gibbs抽样的增加数据的技巧,给出了该模型的Bayes估计方法,并通过模拟验证了该方法的有效性。最后,讨论了该模型和方法的优势和不足,及其心理与教育测量中的应用。
[期刊] 统计研究
[作者]
刘展 潘莹丽
随着大数据和网络的不断发展,网络调查越来越广泛,大部分网络调查样本属于非概率样本,难以采用传统的抽样推断理论进行推断,如何解决网络调查样本的推断问题是大数据背景下网络调查发展的迫切需求。本文首次从建模的角度提出了解决该问题的基本思路:一是入样概率的建模推断,可以考虑构建基于机器学习与变量选择的倾向得分模型来估计入样概率推断总体;二是目标变量的建模推断,可以考虑直接对目标变量建立参数、非参数或半参数超总体模型进行估计;三是入样概率与目标变量的双重建模推断,可以考虑进行倾向得分模型与超总体模型的加权估计与混合推断。最后,以基于广义Boosted模型的入样概率建模推断为例演示了具体解决方法。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
李莉莉 周楷贺 杜梅慧
针对海量数据,子抽样算法是当前一种流行的简化计算和降低计算成本的方法。现阶段的研究主要集中于单目标变量的估计上。多目标抽样也是现实生活中经常遇到的问题。本文提出基于广义线性模型,多目标抽样的均值两步子抽样算法。两步子抽样算法是Wang等(2018)~([1])提出的基于L-最优和A-最优的思想,确定每个抽样单元的入样概率。本文在此基础上,定义多目标抽样的各单元的入样概率,并推导模型参数估计量的渐近性质,最后用模拟数据和实际例子对均值两步子抽样算法和多目标两步子抽样方法进行比较。结果表明,在样本量相同时,A-最优准则下均值两步子抽样算法在估计精度上优于基于两步子抽样算法的MPPS抽样和L-最优准则下均值多目标两步子抽样算法。在计算效率上也较全样本估计有显著的提高,节约了计算时间。
关键词：
大数据 两步子抽样算法 广义线性模型
[期刊] 调研世界
[作者]
郝一炜 刘晓宇 金勇进
非概率样本的估计问题是近年来的研究热点，本文以调查中先验信息的利用作为切入点，在配额抽样下设置贝叶斯形式的超总体模型，使用样本信息与先验信息对总体目标变量进行加权估计，从而解决非概率样本的估计问题。通过对北京市医疗资源调查的实证研究，表明先验信息的准确性和权重的合理分配决定着贝叶斯估计的效果，在合理的模型设置下贝叶斯估计在大量重复抽样下具有更好的稳定性。
[期刊] 调研世界
[作者]
郝一炜 刘晓宇 金勇进
非概率样本的估计问题是近年来的研究热点，本文以调查中先验信息的利用作为切入点，在配额抽样下设置贝叶斯形式的超总体模型，使用样本信息与先验信息对总体目标变量进行加权估计，从而解决非概率样本的估计问题。通过对北京市医疗资源调查的实证研究，表明先验信息的准确性和权重的合理分配决定着贝叶斯估计的效果，在合理的模型设置下贝叶斯估计在大量重复抽样下具有更好的稳定性。
[期刊] 统计研究
[作者]
刘展 潘莹丽 金美玲
随着大数据与互联网技术的迅猛发展,网络调查的应用越来越广泛。本文提出网络调查样本的随机森林倾向得分模型推断方法,通过构建若干棵分类决策树组成随机森林,对网络调查样本单元的倾向得分进行估计,从而实现对总体的推断。模拟分析和实证研究结果表明:基于随机森林倾向得分模型的总体均值估计的相对偏差、方差与均方误差均比基于Logistic倾向得分模型的总体均值估计的相对偏差、方差与均方误差小,提出的方法估计效果更好。
[期刊] 统计研究
[作者]
刘展 潘莹丽 金美玲
随着大数据与互联网技术的迅猛发展,网络调查的应用越来越广泛。本文提出网络调查样本的随机森林倾向得分模型推断方法,通过构建若干棵分类决策树组成随机森林,对网络调查样本单元的倾向得分进行估计,从而实现对总体的推断。模拟分析和实证研究结果表明:基于随机森林倾向得分模型的总体均值估计的相对偏差、方差与均方误差均比基于Logistic倾向得分模型的总体均值估计的相对偏差、方差与均方误差小,提出的方法估计效果更好。
[期刊] 职教论坛
[作者]
孙文英
针对某独立设置的成人高校学历教育学员展开抽样调查。基于问卷访谈调查结果及成人与教师学习理论的分析,探讨成人学习以及成人高师学员的学习特点。在此基础上,探讨成人高师学员对于学习内容的选择倾向,并结合教师知识分类理论予以进一步阐述。
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