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Downweighting Influential Clusters in Surveys

Alan M Zaslavsky · Nathaniel Schenker · Thomas R Belin刊期 2001-09 · 卷 96（455）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

调查中高影响群组的降权处理AI 解读

Certain clusters may be extremely influential on survey estimates and consequently contribute disproportionately to their variance. We propose a general approach to estimation that downweights highly influential clusters, with the amount of downweighting based on M-estimation applied to the empirical influence of the clusters. The method is motivated by a problem in census coverage estimation, and we illustrate it by using data from the 1990 Post Enumeration Survey (PES). In…

检验与推断一般估计
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