【摘 要】
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随着大数据与互联网技术的迅猛发展,网络调查的应用越来越广泛.本文提出网络调查样本的随机森林倾向得分模型推断方法,通过构建若干棵分类决策树组成随机森林,对网络调查样本单元的倾向得分进行估计,从而实现对总体的推断.模拟分析和实证研究结果表明:基于随机森林倾向得分模型的总体均值估计的相对偏差、方差与均方误差均比基于Logistic倾向得分模型的总体均值估计的相对偏差、方差与均方误差小,提出的方法估计效果更好.
【机 构】
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湖北大学数学与统计学学院湖北大学商学院
【基金项目】
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国家社会科学基金项目"大数据背景下网络调查样本的模型推断研究"(18BTJ022)
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随着大数据与互联网技术的迅猛发展,网络调查的应用越来越广泛.本文提出网络调查样本的随机森林倾向得分模型推断方法,通过构建若干棵分类决策树组成随机森林,对网络调查样本单元的倾向得分进行估计,从而实现对总体的推断.模拟分析和实证研究结果表明:基于随机森林倾向得分模型的总体均值估计的相对偏差、方差与均方误差均比基于Logistic倾向得分模型的总体均值估计的相对偏差、方差与均方误差小,提出的方法估计效果更好.
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