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題 名 | 貝氏多階段比例推估在民意調查中預測得票率之應用--以1998年臺北市市長選舉為例=Appilication of Bayesian Multi-stage Imputation and the Estimation of Nonresponse in Public Opinion Survey-Taipei 1998 Mayor poll |
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作 者 | 謝邦昌; 鄭宇庭; 梁德馨; 楊雅惠; | 書刊名 | 民意研究季刊 |
卷 期 | 208 1999.04[民88.04] |
頁 次 | 頁1-8 |
分類號 | 540.19 |
關鍵詞 | 貝氏; 多階段; 比例推估; 民意調查; 預測; 得票率; Phrases; Bayesian; Multi-stage imputation; Ratio estimation; Forcast; Public opinion survey; |
語 文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 本研究希望以貝氏事前機率(Bayesian Prior Information)及多階段比例(Multi-Stage ratio estimation)推估模式之精神來預測民意調查中游離選民之投票傾向,進而預測選舉之得票率。根據去年立委選舉投票與否及1998年臺北市市長選舉是否會去投票交叉分析,推算表態者及未表態者之投票行為。在分析「拒答」、「不知道」等遊離選民之投票行對象時,我們將嘗試這些受訪者的性別、年齡、教育程度、政黨傾向、省籍及區域過去之投票行為作為判斷這些受訪者會投給那一組候選人之依據,其中又以政黨傾向為最主要因素,以計算其可能投給三組候選人之機率,並推論三組候選人的得票率,得票率差距在1%左右,甚至低於0.5%。 |
英文摘要 | How to deal with the incompleted data (including Missing Data, Truncated Data and Nonresponse Data) is an important problem for the public opinion survey analysis. Dempster, Laird and Rubin (1997) propose EM algorithm for Maximum Likelihood Estimator. There are many difficulties existing. When the model is complex, E steps and M steps are difficult to calculate. It is difficult to get the estimator's variance. In this study, we propose Bayesian multi-stage imputation process to solve this survey sampling problem in multiple imputation. We propose a general approach by Monte Calro simulation. We take the example of the Taipei second mayor election in 1998. In this case study, we get a good result of the estimation for this election. |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。