减少具有优先选址的自适应变化监测网络中的估计偏差
应用统计
2014-12-04 v1
摘要
本文探讨了优先采样的话题，特别是环境网络中监测站点由设计者优先选址的情况。这意味着来自此类网络的数据可能无法准确表征它们旨在监测的时空场。回顾了在不同背景下为减轻优先采样影响而开发的方法，并基于这些方法，提出了一个处理环境监测中优先采样影响的通用框架。提出了实施策略，从而形成一种提高用于报告趋势和为监管政策提供信息的官方统计数据准确性的方法。该方法的一个基本特征是能够随时间学习优先选择过程，从而减少这些统计数据的偏差。模拟研究表明偏差可能大幅减少。一个案例研究展示了该方法在评估英国长期（1970-1996年）黑烟空气污染水平中的应用。特别是，观察到不符合标准的站点数量估计值大幅减少。
引用
@article{arxiv.1412.1303,
title = {Reducing estimation bias in adaptively changing monitoring networks with preferential site selection},
author = {James V. Zidek and Gavin Shaddick and Carolyn G. Taylor},
journal= {arXiv preprint arXiv:1412.1303},
year = {2014}
}
备注
Published in at http://dx.doi.org/10.1214/14-AOAS745 the Annals of Applied Statistics (http://www.imstat.org/aoas/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)