Use of Estimating Functions for Estimation from Complex Surveys
利用估计函数分析复杂调查数据AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要聚焦复杂调查抽样与总体参数推断，未明确涉及面板、因果或其他所列计量经济学细分方向。
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利用估计函数分析复杂调查数据
- 研究问题
- 复杂抽样调查中，如何统一有限与无限总体参数的点估计和区间估计，并处理多维问题中的干扰参数？
- 方法与思路
- 作者以估计函数构建统一框架，通过检验反演形成单参数区间，并提出多维情形的干扰参数消除方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，既有条件方法与正交方法可作为其方案的特例，并用真实数据支持的模拟比较不同区间的覆盖概率。
- 阅读关注点
- 应核对抽样设计如何进入估计函数和方差计算、检验反演的有效性，以及干扰参数消除所需的条件。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；摘要未给具体抽样设计、覆盖率结果或统一框架的适用边界。
原文摘要
We describe a method for point and interval estimation of population parameters from complex surveys using estimating functions. The theory was originally developed for infinite populations and has recently been applied to finite populations. With estimating functions, a unifying framework can be given for point and interval estimation of both finite and infinite population parameters. We discuss test inversion methods to derive confidence intervals for one-dimensional parameters and propose a method for eliminating nuisance parameters in the multidimensional setting. We show that special cases of our proposal result in conditional and orthogonal methods proposed in the literature. We describe a simulation study using real data to compare the coverage probabilities of confidence intervals obtained under various approaches.