基于倾向得分广义线性模型的非概率抽样统计推断研究

被引：9

作者：

刘展

机构：

[1] 湖北大学数学与统计学学院

来源：

数学的实践与认识 | 2018年 / 48卷 / 16期

关键词：

倾向得分; 广义线性模型; 网络候选者数据库; 非概率抽样;

D O I：

暂无

中图分类号：

O212.1 [一般数理统计];

学科分类号：

020208 ; 070103 ; 0714 ;

摘要：

候选者数据库网络调查下非概率抽样的统计推断问题是网络调查发展中迫切需要解决的问题.提出基于倾向得分广义线性模型的非概率抽样推断方法:将网络候选者数据库的调查样本与参考样本结合,建立Logistic、Probit、C-log-log三种广义线性模型来估计倾向得分,并对网络候选者数据库的调查样本进行倾向得分未加权比例的分组调整与倾向得分加权比例的分组调整来估计总体.研究结果表明:基于倾向得分广义线性模型的总体估计效果较好,并且使用调查权数的Logistic与C-log-log倾向得分未加权比例的分组调整估计最为稳健.

引用

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页数：10

共 4 条

[1] A Bootstrap Procedure of Propensity Score Estimation [J].