Ich habe gerade mit Andrew und einigen der Autoren von gesprochen das MrPlew-Papier: Ryan Giordano, Erin Hartman und Avi Feller. Hier muss ich noch viel mehr verdauen! Die Zeitung erschien, als der Eisbär und ich von TN nach VA überquerten.
Wir haben über die Verwendung gesprochen ein Modell für Reaktion R, ein Modell für Ergebnis Y oder beides. Additionally kam GREG und Andrew fragte: „Was ist GREG?“ Gute Frage.
GREG ist ein generalisierter REGgressionsschätzer. Särndal, Swensson, Wretman (1992) hat einen schönen Abschnitt, der es auf verschiedene Arten schreibt:
1. Passen Sie eine auf dem Modell basierende Schätzung mit einer Horvitz-Thompson-Schätzung des Fehlers an:
2. Oder auf der anderen Seite können Sie es als Anpassung der Horvitz-Thompson-Schätzung mit dem Modell betrachten:
Es heißt GREG für Verallgemeinert REgressionsschätzer, Was wird verallgemeinert?
Lumley 2010 ließ mich denken, dass wir auf kontinuierliche X-Variablen verallgemeinern würden:
Sharon Lohrs Buch ließ mich denken, dass wir über einfache Zufallsstichproben hinaus verallgemeinern:
Särndal, Swensson, Wretman (1992) ließ mich denken, dass wir auf mehrere X-Variablen verallgemeinern würden:
Unabhängig von der genauen Herkunft des Namens, GREG hat Verbindungen zur Doubly Strong-Literatur im Bereich Kausalschluss (als Coston et al. (2020) Anmerkung in einer Fußnote). Gibt es Lieblingsreferenzen, die diese Verbindungen herstellen?