具有部分识别的生态回归
应用统计
2019-12-11 v2
摘要
生态推断（EI）是从聚合数据了解个体行为的过程。我们研究一种用于 EI 的部分识别线性情境效应模型，并描述在存在未识别的情境效应参数时，如何通过对多个选区取平均来估计地区级参数。这可视为这一古老文献中限制 EI 关键非识别形式范围的首尝试。为研究模型的运行特征，我们汇集了迄今用于评估 EI 问题解的最大规模已知真值数据集。我们收集并研究了来自公共卫生、政治学和社会学等多个领域的 459 个数据集。这些数据集共包含 2,370,854 个地理单元（如选区），平均每个数据集 5,165 个地理单元。我们的复现数据通过 Harvard Dataverse（Jiang et al. 2018）公开，可作为未来研究者的有用资源。对我们收集中所有符合所提规则的真实数据集，我们的方法将 Duncan 和 Davis（1953）确定性界的宽度平均缩减约 45%，同时仍在超过 97% 的情况下捕获真实地区级参数。
引用
@article{arxiv.1804.05803,
title = {Ecological Regression with Partial Identification},
author = {Wenxin Jiang and Gary King and Allen Schmaltz and Martin A. Tanner},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.05803},
year = {2019}
}