非线性超总体模型推断在非概率样本不可忽略缺失问题中的应用研究

在大数据时代和调查成本攀升的背景下，非概率样本(Non-probability samples)的广泛应用面临选择偏差和不可忽略缺失(Nonignorable missingness)的双重挑战。来自国内的研究团队创新性地提出非线性超总体模型(Nonlinear superpopulation model)推断方法，通过建立响应概率估计框架和模型参数优化算法，成功构建了基于三重校正的总体均值估计量。该方法在模拟研究和国家健康访谈调查(NHIS)数据应用中均展现出优越性能。

　　

在当今大数据洪流与调查经费飙升的双重背景下，传统概率抽样方法正面临严峻挑战。非概率样本(Non-probability samples)虽成本低廉却暗藏玄机——不仅存在神秘莫测的选择偏差(Selection bias)，还常常遭遇令人头疼的"玩失踪"现象(Nonignorable missingness)。科研勇士们祭出非线性超总体模型(Nonlinear superpopulation model)这把利剑，巧妙破解了响应概率(Response probabilities)和纳入概率(Inclusion probabilities)的双重谜题。通过构建精妙的参数估计框架，就像给数据装上了GPS定位系统，成功绘制出总体均值(Finite population mean)的精准地图。在国家健康访谈调查(NHIS)这个"数据战场"上，新方法展现出惊人的战斗力，将传统方法远远甩在身后。这项研究为健康医学大数据分析提供了全新的"解码器"，让隐藏在缺失数据背后的真相大白于天下。