检索结果-南通市图书馆

作者：董悦内蒙古财经大学

学位级别：硕士

受访者驱动抽样(Respondent-driven sampling)是一种链式推荐抽样,其借鉴传统概率抽样方法,利用隐藏总体成员的社会网络关系来接触并调查潜在受访者的隐藏特征,适用于隐藏总体、大型社交网络等调查研究。通过构建RDS抽样方法的理论分析... 详细信息

受访者驱动抽样(Respondent-driven sampling)是一种链式推荐抽样,其借鉴传统概率抽样方法,利用隐藏总体成员的社会网络关系来接触并调查潜在受访者的隐藏特征,适用于隐藏总体、大型社交网络等调查研究。通过构建RDS抽样方法的理论分析框架,补充完善了非概率统计推断理论框架,为社会学、公共卫生以及新闻传播学等相关领域提供统计方法支撑。本文以图论基础原理与复杂社会网络基本性质为工具,探讨RDS抽样方法推断隐藏总体特征。基于互惠模型的RDS估计利用复杂网络相关理论和RDS样本对总体特征进行估计,其估计形式与特征属性组的平均度和不同特征属性组间的转移概率有关;基于设计的RDS估计将抽样视为一种马尔可夫链的理想模型,转移概率由RDS抽样和复杂网络的性质来确定,其本质上是用每个节点对应的度的倒数作为权重对估计结果进行加权;无放回与度成比例的不等概率RDS估计量通过构建连续抽样过程或概率与度成比例的不放回抽样(PPSWOR)过程,从总体里剩余的未被抽样的节点中按概率大小的顺序选择节点,并通过逐步迭代的方式估计总体特征,其本质上是使用基于PPSWOR抽样的包含概率作为权重对估计结果进行加权;基于RDS的极大似然估计将抽样过程视为一个PPSWOR过程,构建不同特征属性组之间转移概率的极大似然函数,通过迭代的方式使总体特征的估计值收敛。为了对四种RDS估计量的性能进行分析与比较,本文将隐藏总体实证网络作为总体网络,通过模拟抽样过程生成RDS样本,通过四种估计方法计算RDS模拟样本的估计值、均方根误差以及设计效应,比较RDS在实证网络中的表现及估计效率。结果表明,在大多数特征属性组中,RDS估计误差均大于简单随机抽样;同质性较高的特征属性组具有很大的均方根误差,且RDS抽样估计误差是简单随机抽样的30多倍。除此之外,本文通过改变模拟过程中的抽样比大小、初始种子偏差、招募链长度、差异招募时的招募概率等条件对RDS估计的敏感性问题进行研究,比较四种RDS方法的估计效率以判断估计量的性能,结果表明,当抽样比减少为5%时,四种RDS估计量均不能较好的对总体特征进行估计,存在较大的估计误差,且四种RDS估计方法的设计效应增大,相比于简单随机抽样拥有更大的估计误差;当抽样比调整为50%时,无放回与度成比例的不等概率RDS估计量与基于RDS的极大似然估计量的估计效率更高,并且能够减少RDS的设计效应,甚至可以使无放回与度成比例的不等概率RDS估计与基于RDS的极大似然估计在抽样比为50%的条件下的估计效率高于简单随机抽样;当初始种子选取存在偏差和各特征属性组内存在差异招募时,基于互惠模型的RDS估计量和基于RDS的极大似然估计量在估计总体特征时具有较好的估计效果,四种RDS估计方法的设计效应增大,相比于简单随机抽样拥有更大的估计误差;当存在长招募链时,四种RDS估计量在大多数特征属性中均表现出良好的估计结果,基于互惠模型的RDS估计量与基于设计的RDS估计量对总体特征的估计效果优于无放回与度成比例的不等概率RDS估计量与基于RDS的极大似然估计量,但招募链的长短变化对RDS设计效应的影响不大,四种RDS估计效率依然低于简单随机抽样。

关键词：受访者驱动抽样隐藏总体敏感性分析

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基于受访者驱动抽样的模型推断

引用

统计与决策 2024年第3期40卷 46-50页

作者：巩红禹董悦天津理工大学管理学院天津300382 内蒙古财经大学统计与数学学院呼和浩特010050

受访者驱动抽样是一种用于研究隐藏总体的链接追踪抽样方法。文章将隐藏总体视为社会网络模型,假设总体就某一属性具有二水平值,提出了基于RDS关于总体比例的模型推断方法。统计模拟分析中提供了RDS的模拟抽样方法,数值分析表明模型推... 详细信息

受访者驱动抽样是一种用于研究隐藏总体的链接追踪抽样方法。文章将隐藏总体视为社会网络模型,假设总体就某一属性具有二水平值,提出了基于RDS关于总体比例的模型推断方法。统计模拟分析中提供了RDS的模拟抽样方法,数值分析表明模型推断方法具有稳健性。

关键词：受访者驱动抽样社会网络隐藏总体

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