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Domain estimation under informative linkage

Statistical Theory and Related Fields 2019年第2期3卷 90-102页

作者： Ray Chambers Nicola Salvati Enrico Fabrizi Andrea Diniz da Silva School of Mathematics and Applied Statistics National Institute for Applied Statistics Research AustraliaUniversity of WollongongWollongongNSW 2522Australia Dipartimento di Economia e Management Universita di PisaPisaItaly Dipartimento di Scienze Economiche e Sociali Universita Cattolica del S.CuoreMilanItaly dInstituto Brasileiro de Geografia e Estatística&Escola Nacional de Ciências Estatísticas–ENCE Rio de JaneiroBrazil

A standard assumption when modelling linked sample data is that the stochastic properties of the linking process and process underpinning the population values of the response variable are independent of one *** is often referred to as non-informative *** what if linkage errors are informative?In this paper,we provide results from two simulation experiments that explore two potential informative linking *** first is where the choice of sample record to link is dependent on the response;and the second is where the probability of correct linkage is dependent on the *** focus on the important and widely applicable problem of estimation of domain means given linked data,and provide empirical evidence that while standard domain estimation methods can be substantially biased in the presence of informative linkage errors,an alternative estimation method,based on a Gaussian approximation to a maximum likelihood estimator that allows for non-informative linkage error,performs well.

关键词： Non-deterministic data linkage exchangeable linkage errors informative sampling auxiliary information domain estimation maximum likelihood

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