Estimating Multistate Transition Hazards from Last-Move Data
利用最后一次迁移数据估计多状态转移风险率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：摘要研究不完整事件史下的迁移风险率估计，未明确采用所列面板、离散选择或结构估计方法。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
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利用最后一次迁移数据估计多状态转移风险率
- 研究问题
- 仅掌握调查时状态、最近一次先前状态及该次转移时间的最后迁移数据，如何估计多状态转移风险率？
- 方法与思路
- 作者提出利用这种回溯事件史数据估计转移风险率的一般方法，通过蒙特卡洛模拟评估，并应用于巴西人口普查。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提方法补充了此前仅处理特殊情形的文献，并提供模拟研究与巴西1980年人口普查迁移数据应用。
- 阅读关注点
- 应核对如何由不完整迁移历史恢复风险率、需要哪些识别与观察机制条件，以及模拟和普查应用的具体设置。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的OpenAlex索引摘要；模型、识别条件和模拟表现未说明，不能据此断言任意迁移过程均可恢复。
原文摘要
Following United Nations recommendations, many countries collect or publish internal migration data in last-move form, despite continuing uncertainty among researchers about how to estimate transition rates and probabilities from such information. “Last-move” data are a form of retrospective event history in which the only available information for each observational unit are the state at the time of a survey (ω), the last previous state (ψ), and the time at which the ψ → ω transition occurred. The statistical literature has addressed special cases, but there is still no general method for estimating transition hazards from last-move data. In this article I propose such a method, analyze its performance in a Monte Carlo simulation study, and apply it to migration data from Brazil's 1980 census.