样本选择概率未知时总体均值的形状约束偏识别
统计理论
2017-06-26 v1 统计理论
摘要
生物医学和社会科学中一个普遍存在的挑战是，从以未知选择概率获取的样本中估计总体均值。Aronow 和 Lee (2013) 使用一种众所周知的比率估计量，通过允许未知选择概率在两个固定的极值之间任意变化，提出了一种对均值进行偏识别的方法。在本文中，我们展示了如何利用总体结果分布的辅助形状约束（如对称性或对数凹性）来获得总体均值的更紧致界限。我们使用该方法估计了艾马拉学生（智利北部的一个少数民族）在全国教育标准化考试中的表现。我们在新的 R 统计软件包 scbounds 中实现了该方法。
引用
@article{arxiv.1706.07550,
title = {Shape-constrained partial identification of a population mean under unknown probabilities of sample selection},
author = {Luke W. Miratrix and Stefan Wager and Jose R. Zubizarreta},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.07550},
year = {2017}
}