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內容簡介： 随着生活节奏变化，传统抽样调查面临回复率下降和成本攀升的挑战。大数据时代背景下，非结构化数据和网络调查因其高回答率和低成本优势逐渐成为研究重点。然而，非概率调查数据存在选择偏差问题，使样本相对目标总体构成不平衡，不能直接进行总体推断。现有的非概率调查数据推断主要有三种方法：准随机化法（通过倾向得分进行事后调整）、预测模型法（建立辅助变量与目标变量关系模型）和双重稳健法（结合前两种方法提高稳健性）。这些方法均依赖于正确的模型设定。本研究在现有框架基础上对各方法进行改进，弱化模型选择依赖：一是提出基于概率密度比的倾向得分估计方法，避免模型指定错误导致的偏差；二是将贝叶斯累加回归树模型引入预测模型法，提高识别复杂关系的能力；三是将改进后的倾向得分估计与预测模型结合，进一步减少模型设定错误带来的误差。研究还证明了相关估计量的渐进无偏性并给出方差计算公式。最后，研究以中国老年人健康长寿影响因素调查为非概率数据，中国家庭社会追踪调查为概率样本，实证分析了我国65岁以上老龄人口失能状况。 關於作者： 杨景博，男，1993年生，山东临沂人，统计学博士。 研究方向：临床试验设计与分析、非概率样本推断、分类数据分析。

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