drpop:R中高效且双重稳健的种群规模估计
统计方法学
2021-11-16 v1 应用统计
摘要
本文介绍R包drpop,用于从不完整名单中灵活估计总种群规模。总种群估计,也称捕获-再捕获,是许多生物与社会科学中的重要问题。典型数据集由来自目标种群的个体不完整名单及一些协变量信息组成。目标是估计未观测个体数,等价地,估计总种群规模。drpop在给定协变量时两个名单条件独立的假设下,利用协变量信息灵活建模异质性。这可比经典方法常要求的完全边际独立弱得多。此外,它可纳入复杂高维协变量,且不像其他流行方法需要参数模型。特别地,我们的估计量是双重稳健的,即使在灵活非参数设定下也具有快速收敛速率。drpop为用户提供选择中间参数估计模型的灵活性,并返回估计的种群规模、置信区间及其他相关量。本文中,我们说明了drpop在不同场景下的应用,并给出了一些性能总结。
引用
@article{arxiv.2111.07191,
title = {drpop: Efficient and Doubly Robust Population Size Estimation in R},
author = {Manjari Das and Edward H. Kennedy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.07191},
year = {2021}
}