基于随机样本与人口普查数据且考虑参与偏差的患病率估计
统计方法学
2020-12-25 v2 统计理论
统计理论
摘要
各国官方基于对有未知参与偏差的人群子集的医学检测来记录 COVID-19 病例数。对于患病率估计，官方信息通常被弃用，转而采用小型随机调查样本。我们推导了基于调查样本、且额外利用官方信息的患病率估计量（极大似然与方法矩），其精度显著优于简单的阳性病例样本比例。换言之，使用我们的估计量，可用显著更小的调查样本达到相同的精度水平。我们考虑了因医学检测程序的灵敏度和特异度所导致的测量误差的可能性。所提出的估计量及相关的置信区间已在配套的开放源代码 R 包 cape 中实现。
引用
@article{arxiv.2012.10745,
title = {Prevalence Estimation from Random Samples and Census Data with Participation Bias},
author = {Stéphane Guerrier and Christoph Kuzmics and Maria-Pia Victoria-Feser},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.10745},
year = {2020}
}