多くの補助変数によるモデル支援サーベイ推定への近似Bayesアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Sugasawa Shonosuke; Kim Jae Kwang

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202215083657724 整理番号：22P0065298

多くの補助変数によるモデル支援サーベイ推定への近似Bayesアプローチ【JST・京大機械翻訳】

An Approximate Bayesian Approach to Model-assisted Survey Estimation with Many Auxiliary Variables

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発行年： 2019年06月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年03月31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)

複雑な調査データによるモデル支援推定は,調査サンプリングにおける重要な実際的問題である。多くの補助変数があるとき,研究変数に関連する重要な変数を選択することは,関心のある個体群パラメータの効率的推定を達成するために必要である。本論文では,モデル選択前の収縮としてペナルティ関数を用いたBayes推論の枠組みにおいて正則化回帰推定子を定式化した。提案したBayes手法は,効率的な点推定だけでなく,妥当な信頼性区間も得ることができる。2つの限られたシミュレーション研究からの結果は,既存の頻繁な方法との比較を容易にするために提示した。【JST・京大機械翻訳】

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統計学

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