Fugu-MT 論文翻訳(概要): Penalized Likelihood Inference with Survey Data

論文の概要: Penalized Likelihood Inference with Survey Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07855v1
Date: Sun, 16 Apr 2023 18:38:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-18 16:59:14.687912
Title: Penalized Likelihood Inference with Survey Data
Title（参考訳）: 調査データを用いた罰則的好き推論
Authors: Joann Jasiak and Purevdorj Tuvaandorj
Abstract要約: Debiased Lasso, $C(alpha)$, Selective Inferenceの3つの推論手法を調査環境に拡張する。調査重量および/またはヘテロスケダスト性を有する一般線形モデルにおける推論手法の有効性を確立する。非線形パラメータ関数の推論法を一般化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper extends three Lasso inferential methods, Debiased Lasso, $C(\alpha)$ and Selective Inference to a survey environment. We establish the asymptotic validity of the inference procedures in generalized linear models with survey weights and/or heteroskedasticity. Moreover, we generalize the methods to inference on nonlinear parameter functions e.g. the average marginal effect in survey logit models. We illustrate the effectiveness of the approach in simulated data and Canadian Internet Use Survey 2020 data.
Abstract（参考訳）: 本稿では,3つのLasso推論手法,Debiased Lasso,$C(\alpha)$,Selective Inferenceを調査環境に拡張する。調査重量および/またはヘテロスケダスティック性を有する一般線形モデルにおける推論手順の漸近的妥当性を確立する。さらに,この手法を非線形パラメータ関数の推論,例えばサーベイロジットモデルにおける平均辺効果に一般化する。シミュレーションデータとCanadian Internet Use Survey 2020データにおけるアプローチの有効性について述べる。

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