基于混合模型的敏感性问题研究

摘要

在抽样调查中，敏感性问题的研究日益受到重视。自从沃纳、西蒙斯应用随机化技术分别提出沃纳模型及西蒙斯模型以来，敏感性问题的研究得到了快速的发展。近年来，计算机及网络的普及与发展为敏感性问题的研究提供了新的手段。
　　对于某一敏感性问题，具有敏感性特征的被调查者作出不真实回答时往往会有些迟疑，这会导致此类人群与无敏感性特征的人群在回答该问题的时间上具有差异性。通过设计好的计算机程序记录每位被调查者回答敏感性问题所用的时间，本文建立了一种基于回答敏感性问题所用时间的混合模型，且针对该模型，给出了估计比例参数的Gibbs抽样算法。模拟算例表明，利用该模型可以较好地识别未如实回答的敏感性特征人群的比例。

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第一章 引言

第二章 敏感性问题的传统处理方法

§2.1 沃纳随机化回答模型

§2.2西蒙斯随机化回答模型

第三章敏感性问题混合模型的建立

§3.1模型的假设

§3.2 模型的建立

第四章 模型的参数估计

§4.1 MCMC方法介绍

§4.2模型的Gibbs抽样算法

第五章 模拟算例

第六章 结论与展望

§6.1 本文总结

§6.2 未来的工作

参考文献

致谢