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分类依据与纠错

AI 根据所提供的论文材料归类:摘要讨论调查抽样中的数据合并与设计型推断,没有所列领域细分的直接文本依据。

反馈分类问题

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代码、数据与补充材料

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关注这篇论文的作者
J. K. Kim
J. N. K. Rao

合并两个独立调查的数据:模型辅助方法

研究问题
大样本调查仅记录辅助变量、小样本调查同时记录目标与辅助变量时,如何合并信息估计总体总量并进行设计型方差推断?
方法与思路
作者在小样本中拟合工作模型,为大样本生成目标变量的合成预测值,结合大样本调查权重构造模型辅助投影估计量。
材料陈述的贡献
摘要称给出了投影估计渐近无偏的条件,扩展到域估计,并通过增加对应重复权重的合成列构造重复法方差估计。
阅读关注点
核对两个调查的独立性、抽样权重与工作模型要求,查看渐近无偏条件、域估计处理及重复法如何反映拟合不确定性。
阅读边界
仅据 OpenAlex 索引摘要,稿件版本未注明;无偏条件、模型误设影响与模拟结果未提供,不能将模型辅助理解为任意模型均有效。

原文摘要

Combining information from two or more independent surveys is a problem frequently encountered in survey sampling. We consider the case of two independent surveys, where a large sample from survey 1 collects only auxiliary information and a much smaller sample from survey 2 provides information on both the variables of interest and the auxiliary variables. We propose a model-assisted projection method of estimation based on a working model, but the reference distribution is design-based. We generate synthetic or proxy values of a variable of interest by first fitting the working model, relating the variable of interest to the auxiliary variables, to the data from survey 2 and then predicting the variable of interest associated with the auxiliary variables observed in survey 1. The projection estimator of a total is simply obtained from the survey 1 weights and associated synthetic values. We identify the conditions for the projection estimator to be asymptotically unbiased. Domain estimation using the projection method is also considered. Replication variance estimators are obtained by augmenting the synthetic data file for survey 1 with additional synthetic columns associated with the columns of replicate weights. Results from a simulation study are presented.

笔记与分组
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