关于总量与分位数联合校准估计量的注记
统计方法学
2023-08-28 v1 应用统计
摘要
在本文中，我们将Deville和S"arndal (1992)提出的总体总量校准与Harms和Duchesne (2006)引入的总体分位数校准相结合。我们还扩展了Chen、Sitter和Wu (2002)提出的伪经验似然方法。该方法通过添加对数据中观测到的连续变量分位数的相关约束，扩展了总量的校准方程。所提出的方法可轻松应用于处理无响应和数据集成问题，并得出单一的权重向量。此外，它是一种多用途解决方案，即它可以一步改进感兴趣变量的均值、总量和分位数的估计。在一项有限的模拟研究中，我们将所提出的联合方法与标准校准、使用经验似然的校准以及正确指定的逆概率加权估计量进行比较。实现所提方法的开源软件可供使用。
引用
@article{arxiv.2308.13281,
title = {A note on joint calibration estimators for totals and quantiles},
author = {Maciej Beręsewicz and Marcin Szymkowiak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.13281},
year = {2023}
}
备注
11 pages