Parametric Models for Response-Biased Sampling
响应偏倚抽样下的参数模型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：摘要研究响应偏倚抽样中的一般参数估计，未明确涉及因果效应或离散选择。
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响应偏倚抽样下的参数模型
- 研究问题
- 当个体被观测的概率取决于其响应值时，如何估计总体条件响应模型的参数，并处理这种抽样方式带来的统计推断问题？
- 方法与思路
- 作者针对响应依赖的抽样机制推导半参数最大似然估计，讨论其在分层响应选择抽样中的最大部分似然解释，并提供计算算法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文给出参数估计的渐近正态性、效率和方差估计，并说明所提估计可用于分层响应选择抽样。
- 阅读关注点
- 应核对抽样机制与模型参数可识别的条件、半参数模型中的未知部分、效率基准，以及分层抽样下部分似然的构造。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；抽样概率是否已知、识别限制和算法细节未说明，不能推广至任意选择性缺失或因果推断。
原文摘要
Summary Suppose that subjects in a population follow the model f(y*|x*;θ) where y* denotes a response, x* denotes a vector of covariates and θ is the parameter to be estimated. We consider response-biased sampling, in which a subject is observed with a probability which is a function of its response. Such response-biased sampling frequently occurs in econometrics, epidemiology and survey sampling. The semiparametric maximum likelihood estimate of θ is derived, along with its asymptotic normality, efficiency and variance estimates. The estimate proposed can be used as a maximum partial likelihood estimate in stratified response-selective sampling. Some computation algorithms are also provided.