Connections between survey calibration estimators and semiparametric models for incomplete data.
Connections between survey calibration estimators and semiparametric models for incomplete data.
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DOI：
10.1111/j.1751-5823.2011.00138.x
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发表时间：
2011-08
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Dai JY
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lumley T;Shaw PA;Dai JY
调查校准（或广义耙）估计量是在调查抽样中使用辅助信息的标准方法，改进了简单的霍维茨-汤普森估计量。在本文中，我们涉及调查校准估计的半参数不完全数据估计的罗宾斯和同事，并调整基线变量的随机试验。基于校准估计量的发展解释了“估计权重”悖论，并为构造实用估计量提供了有用的方法。我们提出了一些使用校准来获得精度的例子，而无需在各种回归模型中进行额外的建模假设。
Survey calibration (or generalized raking) estimators are a standard approach to the use of auxiliary information in survey sampling, improving on the simple Horvitz–Thompson estimator. In this paper we relate the survey calibration estimators to the semiparametric incomplete-data estimators of Robins and coworkers, and to adjustment for baseline variables in a randomized trial. The development based on calibration estimators explains the ‘estimated weights’ paradox and provides useful heuristics for constructing practical estimators. We present some examples of using calibration to gain precision without making additional modelling assumptions in a variety of regression models.
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影响因子：
5
作者：
Kipnis, V;Midthune, D;Carroll, RJ
通讯作者：
Carroll, RJ
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影响因子：
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作者：
Breslow, Norman E;Lumley, Thomas;Ballantyne, Christie M;Chambless, Lloyd E;Kulich, Michal
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作者：
BINDER, DA
通讯作者：
BINDER, DA
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DOI：
10.1111/1467-9868.00300
发表时间：
2001-01-01
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作者：
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通讯作者：
Carroll, RJ