论文摘要
随着大数据和网络的不断发展,网络调查越来越广泛,大部分网络调查样本属于非概率样本,难以采用传统的抽样推断理论进行推断,如何解决网络调查样本的推断问题是大数据背景下网络调查发展的迫切需求。本文首次从建模的角度提出了解决该问题的基本思路:一是入样概率的建模推断,可以考虑构建基于机器学习与变量选择的倾向得分模型来估计入样概率推断总体;二是目标变量的建模推断,可以考虑直接对目标变量建立参数、非参数或半参数超总体模型进行估计;三是入样概率与目标变量的双重建模推断,可以考虑进行倾向得分模型与超总体模型的加权估计与混合推断。最后,以基于广义Boosted模型的入样概率建模推断为例演示了具体解决方法。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘展,潘莹丽
关键词: 大数据,网络调查样本,入样概率,目标变量,建模推断
来源: 统计研究 2019年09期
年度: 2019
分类: 社会科学Ⅱ辑,基础科学,信息科技
专业: 数学,计算机软件及计算机应用
单位: 湖北大学数学与统计学学院
基金: 国家社会科学基金一般项目“大数据背景下网络调查样本的模型推断研究”(18BTJ022)的资助
分类号: TP311.13;O212.1
DOI: 10.19343/j.cnki.11-1302/c.2019.09.008
页码: 93-103
总页数: 11
文件大小: 187K
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