Additive and subtractive scrambling in optional randomized response modeling.
Additive and subtractive scrambling in optional randomized response modeling.
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DOI：
10.1371/journal.pone.0083557
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Al-Zahrani B
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hussain Z;Al-Sobhi MM;Al-Zahrani B
本文考虑通过随机响应模型对敏感变量的均值、方差和敏感度水平进行无偏估计。特别是，我们专注于平均值的估计。在最近的加扰响应模型下，已经提出了使用加性加扰和减性加扰的想法。无论是均值估计、方差估计还是灵敏度水平估计，所提出的估计方案都比最近的模型相对更有效。就均值估计而言，所提出的估计器的性能相对优于基于最近的加性置乱模型的估计器。相对效率的比较，也提出了建议的加扰技术下，以突出建议的估计器的性能。
This article considers unbiased estimation of mean, variance and sensitivity level of a sensitive variable via scrambled response modeling. In particular, we focus on estimation of the mean. The idea of using additive and subtractive scrambling has been suggested under a recent scrambled response model. Whether it is estimation of mean, variance or sensitivity level, the proposed scheme of estimation is shown relatively more efficient than that recent model. As far as the estimation of mean is concerned, the proposed estimators perform relatively better than the estimators based on recent additive scrambling models. Relative efficiency comparisons are also made in order to highlight the performance of proposed estimators under suggested scrambling technique.
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DOI：
10.1016/s0378-3758(01)00137-9
发表时间：
2002-02-01
影响因子：
0.9
作者：
Gupta, S;Gupta, B;Singh, S
通讯作者：
Singh, S
影响因子：
0.7
作者：
Huang, Kuo-Chung
通讯作者：
Huang, Kuo-Chung
DOI：
10.1016/0378-3758(83)90002-2
发表时间：
1983-01-01
影响因子：
0.9
作者：
EICHHORN, BH;HAYRE, LS
通讯作者：
HAYRE, LS
影响因子：
3.7
作者：
WARNER, SL
通讯作者：
WARNER, SL
影响因子：
1.4
作者：
Hussain, Z.;Shabbir, J.
通讯作者：
Shabbir, J.