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Domain estimation under informative linkage
《Statistical Theory and Related Fields》2019年第2期90-102,共13页Ray Chambers Nicola Salvati Enrico Fabrizi Andrea Diniz da Silva 
A standard assumption when modelling linked sample data is that the stochastic properties of the linking process and process underpinning the population values of the response variable are independent of one another.T...
关键词：Non-deterministic data linkage exchangeable linkage errors informative sampling auxiliary information domain estimation maximum likelihood 
On valid descriptive inference from non-probability sample
《Statistical Theory and Related Fields》2019年第2期103-113,共11页Li-Chun Zhang 
We examine the conditions under which descriptive inference can be based directly on theobserved distribution in a non-probability sample, under both the super-population and quasirandomisation modelling approaches. R...
关键词：Non-informative selection prediction model calibration inverse propensity weighting sample matching model misspecification 
Small area prediction of quantiles for zero-inflated data and an informative sample design
《Statistical Theory and Related Fields》2019年第2期114-128,共15页Emily Berg Danhyang Lee 
This work was supported by National Science Foundation[MMS-000716934].
The Conservation Effects Assessment Project(CEAP)is a survey intended to quantify soil and nutrient loss on cropland.Estimates of the quantiles of CEAP response variables are published.Previous work develops a procedu...
关键词：Quantile regression mixed effects models BOOTSTRAP 
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