卡尼·陈;林媛媛;姚、袁;周朝旭 响应选择性抽样回归分析。 （英语） Zbl 1392.62022号 统计正弦。 27，第4期，1699-1714（2017）. 摘要：响应选择性抽样是生物医学、流行病学、经济和社会研究中常见的抽样方法，即根据响应变量的值从人群中抽取样本。本文建议使用转换模型，即计量经济学中的广义加速失效时间模型，进行响应选择性抽样的回归分析。在误差分布未知的情况下，转换模型的范围足以涵盖线性回归模型、考克斯模型和比例优势模型等特殊情况。据我们所知，除了病例对照logistic回归外，目前还没有一种前瞻性估计方法可以不加修改地用于有偏抽样。我们证明了最大秩相关估计对响应选择性抽样是有效的，并建立了其一致性和渐近正态性。与逆概率方法不同，所提出的估计方法不涉及采样概率，而采样概率在实际中往往很难获得。该方法无需估计未知变换函数或误差分布，易于用Nelder-Mead单纯形算法进行数值实现，不需要凸性或连续性。我们提出了一种使用随机加权的推理过程，以避免在使用插入式规则进行方差估计时密度估计的复杂性。给出了具有支持性证据的数值研究。福布斯全球2000年数据说明了其应用。 引用于5文件 MSC公司： 62D05型 抽样理论、抽样调查 62J05型 线性回归；混合模型 关键词：通用转换模型;最大秩相关;随机加权;响应选择性抽样 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{K.Chen}等人，Stat.Sin。27，第4号，1699--1714（2017；Zbl 1392.62022） 全文： 内政部 arXiv公司