DHS与MICS调查的联合模型：基于匿名化位置的空间建模
统计方法学
2024-05-09 v1
摘要
对观测值的GPS位置进行匿名化，若未得到妥善处理，会使空间模型的参数估计产生偏差并削弱空间预测效果，这在从公共卫生到古地震学的诸多应用中均具有重要意义。在本研究中，我们证明了一种新提出的在存在匿名点位置情况下的地质统计学建模方法可以扩展，以考虑因位置匿名化导致的更一般的位置不确定性，包括抖动（对GPS坐标的一种随机扰动形式）和地理掩码（仅报告包含真实GPS坐标的区域名称）。我们进一步提供了一种数值积分方案，能灵活地兼顾位置不确定性以及空间和协变量信息。我们将该方法应用于包含抖动点位置的2018年尼日利亚人口与健康调查（NDHS）中的女性中等教育完成数据，以及包含地理掩码位置的2016年尼日利亚多指标类集调查（NMICS）。我们表明，在调查中考虑位置不确定性可以在连续等级概率分数方面改善预测效果。
引用
@article{arxiv.2405.04928,
title = {A joint model for DHS and MICS surveys: Spatial modeling with anonymized locations},
author = {John Paige and Geir-Arne Fuglstad and Andrea Riebler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.04928},
year = {2024}
}
备注
main manuscript: 31 pages, 6 figures, 2 tables; supplemental materials: 10 pages, 4 figures, 7 tables