具有多个潜在膨胀值的自报告计数数据影响因素识别
统计方法学
2023-09-28 v1
摘要
在线代驾服务需求(OCSD)研究是一项针对中国代驾服务的探索性市场研究。研究者对代驾服务的采纳与使用的影响因素感兴趣,并通过自报告问卷收集了相关数据。由于自报告计数测量数据通常存在膨胀,其有效性面临挑战,这可能使实证研究中的估计产生偏倚并增大误差。受具有多个膨胀值的自报告数据分析的启发,我们提出一种新方法,同时实现数据驱动的膨胀值选择与重要影响因素的识别。具体而言,将正则化技术应用于膨胀值的混合比例与回归参数,以获得收缩估计。我们利用所提方法分析OCSD数据,推导出影响服务需求的决定因素。恰当的解释与启示有助于服务推广与相关政策优化。广泛的模拟研究及一致的渐近性质进一步确立了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2309.15585,
title = {Identification of Influencing Factors on Self-reported Count Data with Multiple Potential Inflated Values},
author = {Yang Li and Mingcong Wu and Mengyun Wu and Shuangge Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.15585},
year = {2023}
}
备注
18 pages, 8 figures, references added