Local Post-Stratification in Dual System Accuracy and Coverage Evaluation for the U.S. Census
美国人口普查双系统准确性与覆盖评估中的局部后分层AI 解读 ↓
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美国人口普查双系统准确性与覆盖评估中的局部后分层
- 研究问题
- 在美国人口普查捕获—再捕获双系统评估中，如何处理缺失、错误登记及相关协变量，以估计总体人口规模？
- 方法与思路
- 作者通过非参数回归估计普查登记与正确登记函数，实施局部后分层，构造适应相关缺失和登记问题的人口规模估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出非参数人口规模估计方法，并使用 2000 年普查评估数据，与常规后分层和逻辑回归方法比较所得估计。
- 阅读关注点
- 应核对双系统估计的识别条件、缺失与错误登记处理、局部平滑选择，以及不同方法比较时采用的评价依据。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；未提供识别假设、比较数值或优劣结论，不能推断刊本变化。
原文摘要
We consider a local post-stratification approach to analyze the capture–recapture dual system Accuracy and Coverage Evaluation (A.C.E.) data associated with the 2000 U.S. Census. The local post-stratification is carried out via a nonparametric regression estimation of the census enumeration and the correct enumeration functions. We propose a nonparametric population size estimator that is designed to accommodate some key aspects of the A.C.E.: missing values, erroneous enumerations, and extra covariates affecting the missingness and correct enumeration. The resulting estimates are compared with estimates from a conventional post-stratification and a logistic regression approach in an analysis on the 2000 Census A.C.E. data.