查詢結果分析
來源資料
頁籤選單縮合
題 名 | 多重插補在民意調查中之應用及抽樣誤差之估計=Application of Multiple Imputation and the Estimation of Sampling Error to Public Opinion Survey |
---|---|
作 者 | 李泰明; 鄭宇庭; 謝邦昌; | 書刊名 | 中國統計學報 |
卷 期 | 37:3 1999.09[民88.09] |
頁 次 | 頁201-218 |
分類號 | 540.19 |
關鍵詞 | 不完整資料; 民意調查; 最大概似估計; 蒙地卡羅方法; EM演算法; EM algorithm; Incomplete data; Maximum likelihood estimator; Monte Calro EM procedure; Public opinion survey; |
語 文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 不完整資料的意義含蓋了 missing data、truncated data 及行onresponse data,是構成了統計分析上相當困擾的問題,其中包括計算與推論。 Dempster,Laird and Rubin(1977) 所提出 EM 演算法為最大概似估計法提供了一個簡便的代疊程序,但其中仍存 有許多困難。當模型複雜時,其中 E 步驟及 M 步驟在計算上皆不易獲得,估計式的受異也 不易求得。 本研究將以 Gibbs sampler 的的模擬隨機過程解決多重插補 (multiple imputation) 中的抽樣問題,並結合蒙地卡羅 EM 演算法提出一個一般化的解決之道。同時 ,我們將提出一個簡單的數值方法去計算估計式的漸近變異。許多應用問題也將一並討論。 本文以第一次民選總統選舉為例利用此方法來推估未表態支持意向之選民,可能投票行為 ( 推估得票率 ),為選舉預測不可或缺之分析。將多重插補應用於民意調查十八說明本研究之 通切性。 |
英文摘要 | How to deal with the incomplete 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 exist many difficulties. When the model is complex, it is often very difficult to implement E steps and M steps and to estimate the variance. In this study, we propose Gibbs sampler's random process to solve this survey sampling problem in multiple imputation. We propose a general approach by Monte Cairo E-M procedure. The example of Taiwan's first presidential election in 1996 is used to demonstrate the performance of our proposed method. |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。