评估多源登记式官方统计中对类多项 outcomes 的准确性
统计方法学
2025-02-17 v1 应用统计
摘要
新数据源和统计方法的出现正在推动传统官方统计范式的更新。例如，意大利国家统计局 (ISTAT) 正在经历显著的现代化，数据生产过程正从基于单一来源（人口普查、抽样调查或行政数据）的统计范式过渡到集成统计登记系统。后者源于行政数据和调查数据基于不同统计方法的集成过程，因而容易受到不同来源的误差。本文讨论并验证了用于此类多源登记式统计的全局误差评估度量。聚焦两个重要的不确定性来源（抽样和建模），我们提供了一个解析解，能够很好地近似 mass-imputation 程序对于多类别 outcome 的全局误差，假设采用多项逻辑模型。在其他优势方面，所提出的度量结果具有可解释性、可计算性和灵活性，同时允许对 totals 进行计划外的即时统计，并由准确性估计加以支持。本文提供了针对 ISTAT 集成统计登记系统中 Base Register of Individuals 来自教育数据的应用。
引用
@article{arxiv.2502.10182,
title = {Assessing the Accuracy of Multisource Register-based Official Statistics for Multinomial Outcomes},
author = {Nina Deliu and Piero Demetrio Falorsi and Stefano Falorsi and Diego Chianella and Giorgio Alleva},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.10182},
year = {2025}
}
备注
40 pages (main manuscript and supplementary material); 4 tables, 3 figures (main) + 3 figures (supplementary)