A Sample Coverage Approach to Multiple-System Estimation with Application to Census Undercount
多系统估计的样本覆盖率方法及其在人口普查漏计中的应用AI 解读 ↓
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多系统估计的样本覆盖率方法及其在人口普查漏计中的应用
- 研究问题
- 人口普查与普查后调查并不独立时，如何借助第三份再捕获样本估计相关偏差，进而校正人口规模与漏计估计？
- 方法与思路
- 作者把样本覆盖率概念用于三样本模型，将相关偏差表示为期望覆盖率和名单依赖度量的函数，提出非参数估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出纳入相关偏差的人口规模估计方法，开展模拟，并用人口普查演练数据说明三系统估计及与既有方法的比较。
- 阅读关注点
- 应核对两类名单依赖的定义、第三样本提供的信息、覆盖率估计方式，以及模拟和应用中的偏差校正与比较设定。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；摘要未说明具体依赖假设、识别限制或比较数值，不能认为增加第三样本即可消除所有偏差。
原文摘要
The concept of “sample coverage” used in animal abundance estimation is modified to evaluate the undercount of a census. Lack of independence between the census and its postenumeration survey leads to correlation bias for the standard estimator of population size. An additional recapture sample (besides the census and postenumeration survey) can be used to estimate the correlation bias due to two types of dependences. This work expresses the correlation bias for the three-sample model as a function of expected sample coverage and measures of dependence between lists. A nonparametric population size estimator that incorporates the correlation bias is proposed. A simulation study investigates the performance of the proposed procedure. Data from a 1988 dress rehearsal study for the 1990 census conducted by the U.S. Bureau of the Census are used to illustrate the proposed three-system estimation procedure and to compare the resulting estimates with those given by Darroch, Fienberg, Glonek, and Junker and Zaslavsky and Wolfgang.