基于Model-X Knockoffs的非概率样本倾向得分模型推断方法

摘要：

大数据下的样本大多为非概率样本,其入样概率未知,同时可能面临着协变量较多甚至是高维的情况,那么如何对这种情况下的非概率样本进行推断值得探索.针对该问题,文章考虑到Model-X Knockoffs的降维特点,提出采用Model-X Knockoffs筛选出重要变量,建立Logistic倾向得分模型来估计非概率样本的入样概率或倾向得分,对总体进行推断,从而提高估计的精度,同时可控制变量选择的错误发现率与功效.模拟与实证研究结果表明:基于Model-X Knockoffs的Logistic倾向得分模型的总体均值估计相比一般的Logistic倾向得分模型和广义线性回归模型的总体均值估计,偏差更小、效率更高、估计效果更好,并且能很好地控制错误发现率的水平,功效值也接近1.

关键词：非概率样本、Model-X Knockoffs、LASSO、倾向得分

所属期刊栏目：39

分类号：C811(统计方法)

资助基金：国家社会科学基金18BTJ022

在线出版日期：2023-03-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：10-15