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题名贝叶斯潜变量倾向得分半联合模型研究与应用
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作者
沈寒蕾
张虎
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机构
中南财经政法大学统计与数学学院
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出处
《数理统计与管理》
CSSCI
北大核心
2024年第1期81-99,共19页
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基金
国家社会科学重大项目(23&ZD057)
国家社会科学基金重点项目(21ATJ005)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费专项资金(112/31512211201)
科研培育与全员育人专项(科研培育(B类))(2722023DK041)。
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文摘
本文提出了一种贝叶斯潜变量倾向得分半联合模型(BS_LVM_PSA),探讨了如何将潜变量纳入倾向得分分析,同时引入先验信息,利用半联合贝叶斯方法进行参数估计。通过两个数值模拟来测算BS_LVM_PSA在特定环境的性能,并将BS_LVM_PSA应用于实例数据。模拟研究显示:第一,潜变量能够降低预处理协变量测量误差,提高处理效应估计精度;第二,不同匹配方法下,贝叶斯方法相对于频率学派的处理效应估计精度更高;第三,在小样本中,贝叶斯方法相比非贝叶斯方法预测精度和稳定性更高;第四,有先验信息的处理效应估计精度高于无信息先验,且在适度的先验精度下,处理效应估计更加可靠。实例分析中,利用本文提出的BS_LVM_PSA研究了社区扶贫政策的减贫效应。
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关键词
潜变量倾向得分
半联合模型
贝叶斯估计
数值模拟
扶贫政策
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Keywords
lvm.psa
semi-joint model
Bayesian estimation
numerical simulation
poverty alleviation policy
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分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
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