Bayes, Fiducial and Frequency Aspects of Statistical Inference in Regression Analysis in Survey-Sampling
调查抽样回归推断的贝叶斯、信赖与频率学派视角AI 解读 ↓
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调查抽样回归推断的贝叶斯、信赖与频率学派视角
- 研究问题
- 通常针对假想总体建立的回归分析，如何在调查抽样所面对的实际总体中获得依据，并联系不同统计推断理论？
- 方法与思路
- 作者以随机化产生的频率分布作为论证基础，尝试说明回归分析用于实际调查总体时的有效性及其推断解释。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章尝试为调查总体中的回归分析提供随机化依据，并讨论贝叶斯、信赖与频率推断之间的关系。
- 阅读关注点
- 应核对随机化来自何种抽样设计、回归分析的有效性具体指什么，以及三类推断理论在文中的联系与区别。
- 阅读边界
- 仅据 Crossref 摘要。摘要未说明抽样设计、模型条件或形式化结果，不能据此认定三类推断在任意调查设计下等价。
原文摘要
Summary In this paper an attempt is made to show how the regression analysis generally used for hypothetical populations can also be validated for the actual populations commonly dealt with in statistical surveys. This validation is based on a frequency distribution generated by randomization. In this context some comments are made on the relationships between Bayes, fiducial and frequency theories of statistical inference.