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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Juhee Lee (Kyungpook National University) Eun Jin Jang (Andong National University) Dal Ho Kim (Kyungpook National University)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제32권 제6호
발행연도
2021.11
수록면
1,353 - 1,362 (10page)
DOI
10.7465/jkdi.2021.32.6.1353

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A non-probability sample is a sample in which the probability of selection is unknown, and not all individual in the population has a chance of being selected. Since non-probability sampling does not require a survey frame, it is a fast, inexpensive, and comfortable way of obtaining data. However, using the non-probability samples can be risky because they may obtain several kinds of biases, such as frame coverage bias, selection bias, and non-response. In order to solve these problems, we suggest the method for the prediction of unknown responses. We apply the Bayesian hierarchical model for analyzing the probability of selection and use the Metropolis-Hastings sampler and Laplace approximation. We predict the response of non-sampled groups using Bayesian bootstrap in simulation data and the bone mineral density data in NHANES III.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Statistical methodology
3. Simulation study
4. Real data analysis
5. Concluding remarks
References

참고문헌 (19)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-041-000042647