敏感问题问卷设计技术

巳有的随机化策略,都是通过设计某类特殊的随机化装置实现敏感问题抽样调查的.本文提出了敏感问题调查的简单、方便、实用的问卷调查方法,并讨论了敏感属性比例的估计及其方差.经过比较得出在相同的保护度下,已有的随机化策略与问卷调查方法在精度上各有得益.     

随机化策略的公平比较

采用随机化技术对敏感问题实施抽样调查，至今已有很多可供选择的随机化策略; 其中大多数策略是通过选择恰当的设计参数来达到改进效率的. 然而两种方案即使具有相同的设计参数值，但对个体的保护度也可能不同. 所以早期一些文献效率比较没有基于相同的对个体保护度， 因此那些比较是不公平的. 该文补充了这方面的理论。 在相同的保护度下，精确比较了这些已有的策略；得到的结果表明： 必须重新评价这些早期的随机化策略.     

敏感问题调查设计以及估计

对于多项选择敏感问题抽样调查,为了避开以往使用随机化调查时使用随机化装置带来的不便,提出一种间接问卷调查策略.结合问卷设计对个体隐私的保护度,对辅助信息的选择提出了的建议,并得到了敏感属性比例的极大似然估计和Bayes估计.数据模拟的结果显示,相比于极大似然估计,小样本时Bayes估计便有较高的精度.随着样本量的增加,两种估计结果趋于一致.提出的间接问卷调查策略,相比于以往的随机化调查技术,具有方便、省时等特点,可在实践中应用.     

双辅助信息随机化回答模型的两种估计量

随机化回答技术是进行敏感性问题调查和推算总体特征比例的一种有效方法.通过在随机化回答技术中使用辅助信息,可以提高估计量的精度,从而得到更为合理的调查结果.在随机化回答技术中引入两个辅助信息,提出比方法和比方法与回归方法组合的两种估计量,计算了这两种估计量的均方误差,并通过数值计算验证了两种估计量的合理性.     

一种双扰动数量特征随机化问答策略

本文给出一种双扰动随机化回答模型.理论上扰动变量的引入会降低随机化调查的效率,本文使用两个设计参数设计了一种合理的双扰动变量随机化问答技术,在不降低装置对个体保护度的情况下,得出的结论表明,使用两个扰动变量可以提高调查装置的效率.通过数值模拟验证了本文模型的效率优于Bar-Lev,Bobovitch和Boukai 2004年单扰动回答模型的效率.     

一种可供选择的随机化调查方法

本文提出了一种新的随机化调查方法,Warner(1965)和Horvitz,Simmons(1967)随机化回答方法是本文方法的特殊情形.这一方法比Warner(1965)方法和Mangat(1990)方法更有效. 当考虑存在不真实回答时,在一定的条件下并且不损失对个体保护度和不增加调查成本的前提下,提出的方法优于Simmons(1967)方法和Sarjinder Singh(2000)方法.对简单随机不放回抽样,在总体非敏感属性个体比例未知的情况下,给出了两个子样本容量的最优配置.     

三值G(o)del命题逻辑系统的随机化

利用赋值集的随机化方法,在三值G(o)del命题逻辑系统中提出了公式的随机真度,给出了两公式间的随机相似度,建立了随机逻辑度量空间,因此可以把计量逻辑学中的随机化研究纳入于多值逻辑的研究体系之中.     

SRSWR方法下剔除重复单元的效率研究

基于定量特征敏感性随机化模型中的Eichhorn and Hayre模型,比较研究了在SRSWR方法下,剔除重复单元和全样本两种不同情况的总体均值估计量的效率问题.数值模拟结果表明:剔除重复单元的估计量精度要优于全样本的估计量精度.     

随机化均匀设计遗传算法

众所周知,遗传算法的运行机理及特点是具有定向制导的随机搜索技术,其定向制导的原则是:导向以高适应度模式为祖先的"家族"方向.以此结论为基础.利用随机化均匀设计的理论和方法,对遗传算法中的交叉操作进行了重新设计,给出了一个新的GA算法,称之为随机化均匀设计遗传算法.最后将随机化均匀设计遗传算法应用于求解函数优化问题,并与简单遗传算法和佳点集遗传算法进行比较.通过模拟比较,可以看出新的算法不但提高了算法的速度和精度,而且避免了其它方法常有的早期收敛现象,     

有限Boole语义中基于前提信息的随机真度

本文研究了有限Boole语义中基于前提信息的随机化问题.利用赋值集的随机化方法,提出了公式的基于前提信息Γ的Γ-随机真度,得到了Γ-随机真度的MP规则,HS规则和交推理规则.通过引入公式间的Γ-随机相似度和Γ-伪距离,建立了Γ-随机逻辑度量空间,在有限Boole语义上推广了基于前提信息的近似推理理论.     

聚类抽样情形下基于广义线性模型的风险比估计

Liu等人在聚类抽样的情形下基于贝塔二项分布模型讨论了风险比的区间估计问题.本文以他们的研究为背景,建立了一类聚类抽样样本的广义线性模型,并采用拟似然方法导出相应的广义估计方程,从而获得风险比的直接估计.这种方法不需要假定分布的具体形式,因而比Liu等人的方法具有更好的适用性.最后在一定正则条件下证明了估计的相合性和渐近正态性质.     

半参数回归模型的几乎无偏岭估计

提出了半参数回归模型的几乎无偏岭估计,并与岭估计进行了比较,在均方误差意义下,几乎无偏岭估计优于岭估计. 然后讨论了有偏参数的选取问题. 最后,用模拟算例和实际应用说明了几乎无偏岭估计的有效性和可行性.     

Influence diagnostic for censored regression models

This paper proposes a diagnostic measure to detect outliers either in the response variable or in the design space both for Schmee-Hahn estimator and Buckley-James estimator in censored regressions. The diagnostics consists of the leverage point and standardized predicted residual.     

On asymptotics of t-type regression estimation in multiple linear model

We consider a robust estimator (t-type regression estimator) of multiple linear regression model by maximizing marginal likelihood of a scaled t-type error t-distribution. The marginal likelihood can also be applied to the de-correlated response when the within-subject correlation can be consistently estimated from an initial estimate of the model based on the independent working assumption. This paper shows that such a t-type estimator is consistent.     

Local linear regression for functional predictor and scalar response

The aim of this work is to introduce a new nonparametric regression technique in the context of functional covariate and scalar response. We propose a local linear regression estimator and study its asymptotic behaviour. Its finite-sample performance is compared with a Nadayara-Watson type kernel regression estimator and with the linear regression estimator via a Monte Carlo study and the analysis of two real data sets. In all the scenarios considered, the local linear regression estimator performs better than the kernel one, in the sense that the mean squared prediction error is lower.     

药物剂量水平的识别及其渐近分布

本文在独立响应情况下考虑不会导致风险显著增加的最高剂量的估计问题,基于AIC(Akaike Inform ation Criterion)的思想提出了一个新的估计方法,给出了该估计的渐近分布。     

General rank-based estimation for regression single index models

This study considers rank estimation of the regression coefficients of the single index regression model. Conditions needed for the consistency and asymptotic normality of the proposed estimator are established. Monte Carlo simulation experiments demonstrate the robustness and efficiency of the proposed estimator compared to the semiparametric least squares estimator. A real-life example illustrates that the rank regression procedure effectively corrects model nonlinearity even in the presence of outliers in the response space.     

Optimal global rate of convergence in nonparametric regression with left-truncated and right-censored data

In this paper we consider nonparametric regression with left-truncated and right-censored data. An estimator of the regression function is developed when censoring and truncation are independent of covariates and the response. The estimation is based on the product limit estimator of the response variable. Under certain conditions, the L₂ rate of convergence of the estimated regression function is obtained when tensor products of B-splines are used.     

On estimation in a spatial functional linear regression model with derivatives

This paper deals with functional linear regression for spatial data. We study the asymptotic properties of an estimator of a linear model where a spatial scalar response variable is related to a spatial functional explanatory variable and to its derivative. Convergence results with rate of this estimator are derived.     

Automatic Response Category Combination in Multinomial Logistic Regression

We propose a penalized likelihood method that simultaneously fits the multinomial logistic regression model and combines subsets of the response categories. The penalty is nondifferentiable when pairs of columns in the optimization variable are equal. This encourages pairwise equality of these columns in the estimator, which corresponds to response category combination. We use an alternating direction method of multipliers algorithm to compute the estimator and we discuss the algorithm’s convergence. Prediction and model selection are also addressed. Supplemental materials for this article are available online.