マルチレベル回帰と後層化における補助変数の利用について【JST・京大機械翻訳】

Si Yajuan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201739785642 整理番号：21P0058264

マルチレベル回帰と後層化における補助変数の利用について【JST・京大機械翻訳】

On the Use of Auxiliary Variables in Multilevel Regression and Poststratification

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発行年： 2020年10月31日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年03月02日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

マルチレベル回帰と後層化(MRP)は,社会科学から公衆衛生への分野にわたる広いアプリケーションで,サブグループ推定における選択バイアスに対処する一般的な方法である。本論文では,有限母集団におけるMRPの推論的妥当性を検討し,後層化とモデル仕様の影響を探った。MRPの成功は,結果に強く関連する補助情報のアベイラビリティに大きく依存する。成果モデルの適合性能を高めるために,著者らは,補助変数に関する包含確率を条件付きにモデリングし,平均構造における予測子として推定包含確率の柔軟な関数を組み込んだ。確率および非確率調査のためのロバスト推論を提供する統計的データ統合フレームワークを提示し,実際の応用における様々な課題に対処した。著者らのシミュレーション研究は,バイアスと分散の間のトレードオフを含むMRPの統計的妥当性を示し,代替方法と比較して,小さなサンプルサイズのサブグループ推定に対するより大きな利点を有した。米国における21の地理的位置にわたる子供に関する情報を収集し,国家的表現を提供するため,非確率サンプルとして選択バイアスを受ける,青少年脳認知発達(ABCD)研究への著者らの方法を適用した。ABCD研究における小児の多様なグループの認知尺度に焦点を当て,補助変数の使用が認知能力の知見に影響を及ぼすことを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

システム・制御理論一般

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