小区域有限总体比例的估计——一种统计数据整合方法
统计方法学
2025-01-22 v2 应用统计
摘要
经验最佳预测（EBP）是一种众所周知的方法，可在主要数据源仅提供有限样本或无有限总体样本时产生可靠的比例估计。实施现有EBP方法存在潜在挑战，例如框架中的辅助变量有限（不足以建立合理的工作预测模型），或因缺乏标识符而无法将样本准确关联到有限总体框架。本文提出一种新的数据关联方法，用大型概率样本替代有限总体框架，该样本具有大量辅助变量但不包含所关注的结果二值变量。我们在小概率样本上拟合假定模型，然后对大样本所有单元的结果变量进行插补以获得标准加权比例。我们开发了一种新的调整最大似然（ML）方法，使模型方差估计不落于边界，而常用ML方法会出现此问题。我们还利用参数自助法提出了均方预测误差的估计量，并通过开发高效的期望最大化算法解决计算问题。所提方法在小区域选举预测背景下进行了说明。
引用
@article{arxiv.2305.12336,
title = {Estimation of finite population proportions for small areas -- a statistical data integration approach},
author = {Aditi Sen and Partha Lahiri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.12336},
year = {2025}
}