Combining Inverse Probability Weighting and Multiple Imputation to Improve Robustness of Estimation

Inverse probability weighting (IPW) and multiple imputation are two widely adopted approaches dealing with missing data. The former models the selection probability, and the latter models data distribution. Consistent estimation requires correct specification of corresponding models. Although the augmented IPW method provides an extra layer of protection on consistency, it is usually not sufficient in practice as the true data‐generating process is unknown. This paper proposes a method combining the two approaches in the same spirit of calibration in sampling survey literature. Multiple models for both the selection probability and data distribution can be simultaneously accounted for, and the resulting estimator is consistent if any model is correctly specified. The proposed method is within the framework of estimating equations and is general enough to cover regression analysis with missing outcomes and/or missing covariates. Results on both theoretical and numerical investigation are provided.     

1980年代“译介热”与中国审美话语的本体自律

20世纪80年代的“译介热”通过引进西方现代文论资源,实现了对政治意识形态“工具论”“反映论”的反拨与对抗,与此同构的是审美自律的进程和审美本体的建构.“审美自律论”和“方法多元论”成为“译介热”的两个主要支点,共同参与现代性人学启蒙,促使了现代派文学的文本发现与形式自律.“审美自律论”促使了审美活动从外部的“他律”转向了审美的“自律”,形式主义文论、结构主义文论等在译介热中引入中国,纷纷促使了美学和文学批评从外部转向内部、从内容转向形式、从思想内涵转向话语革命.同时也直接启发了中国现代派文学和先锋小说的创作,激活了新时期以来潜藏的“形式化”冲动,从而使得形式和语言实验在80年代中后期的文学创作中焕发出愈加重要的作用.     

农民工城市融入的组织化实践

不同于既有农民工城市融入研究中的宏观制度主义视角,也区别于单一组织微观实践路径的研究取向,文章基于粤南沙镇的实地调研经验,总结提炼出“半正式组织”这一新型实践类型,有助于弥合既有研究中的宏观与微观鸿沟。“半正式组织”是对现代组织“正式与非正式”二元对立框架的尝试性超越,在组织结构、成员关系、资源链接方式等方面均呈现新特征,其形成机制可概括为党建引领、组织挂靠与领袖吸纳。“半正式组织”的实践功效表现为助推农民工在流入地提升经济机会,增强政治参与,链接公共服务,扩展群体社会交往,因而成为现阶段有限制度供给和市民化成本分摊机制不均衡情境下,实现农民工城市融入的新路径。     

信任对农民创业机会识别的影响

基于信任视角,构建农民创业者信任对创业机会识别的理论分析框架,运用链式多重中介方法,对浙江、安徽、河南和陕西4省880份农民创业者访谈数据进行实证分析,结果发现:信任能显著提高农民创业机会识别;农民创业者信任能通过外部知识获取与创业警觉性对创业机会识别产生间接影响,其作用路径有三条:外部知识获取的部分中介作用、创业警觉性的部分中介作用及外部知识获取与创业警觉性的链式中介作用。因此,政府应完善农民创业相关规章与制度;推进农村文化建设,提高信任水平;增加农民创业知识与技能的供给,培养农民创业者的机会警觉性。     

城投公司债券信用利差影响因素与对策研究

为防范政府债务风险,减少城投债信用违约事件的发生,采用多元线性回归模型,选取2014～2016年新发城投债中7年期公司债为样本,将政府财政及债券等个体因素相关指标作为自变量,以宏观因素指标作为控制变量,分析中国不同行政级别城投债信用利差的影响因素。研究认为,债券个体因素对县、市和省级城投债信用利差均有显著影响,宏观因素的影响随城投公司所属行政级别升高而升高;地方政府财政因素对各行政级别的影响方向相同,由于城投公司资质存在差异,政府财政因素对低行政级别信用利差的影响显著;不同行政级别下,各类因素对信用利差的影响略有不同,城投公司债券发行信用利差与评级情况和发行规模都呈负向关系,系数绝对值随行政级别的升高而降低,企业自身财务因素影响并不显著。地方政府应大力发展经济使城投公司融资成本降低,投资者在投资前利用多种指标估算债券发行信用利差,城投公司也要注意合理设计发债规模,使自身融资成本达到最低,监管机构加强对低行政级别城投公司债券发行的监管和宏观经济方面的政策引导,以此促进解决城投债问题和推动城投债公司合理发行债券。     

英语口语教学中的多元化评价

教学与评价是现代教育中的两个重要方面.随着语言评价研究的发展,对语言能力的评价逐渐从单一维度的测试转向各种评价工具和评价方式的多元化评价.本文在总结多元化评价的基本理念的基础上,分析了多元化评价在口语能力评价中的作用,结合口语课堂教学,提出多元化评价在口语教学中的具体实施方法.     

基于高维分步投影的多重分区聚类算法

数据分布密度划分的聚类算法是数据挖掘聚类算法的主要方法之一。针对传统密度划分聚类算法存在运算复杂、运行效率不高等缺陷，设计高维分步投影的多重分区聚类算法；以高维分布投影密度为依据，对数据集进行多重分区，产生数据集的子簇空间，并进行子簇合并，形成理想的聚类结果；依据该算法进行实验，结果证明该算法具有运算简单和运行效率高等优良性。     

全球化背景下的中国现代性建构

全球化并不预示着一个全球大同时代的来临，反而在很大程度上表现了文化之间的差异性甚至对抗性。在这样的时代背景下，对于各民族文化尤其是对非西方社会来说，如何理解现代性与追求自身的现代化，成为一个紧迫的任务。在中国现代性的建构过程中，既要求加深对现代性的理解，也要求更好地把握自己的文化传统。     

岩体变形参数的应力状态效应研究

岩体力学参数存在随应力状态不同而变化的特性，称为应力状态效应。岩体力学特性的实测值具有空间场分布特征，分析表明地应力（或围压）的有规律变化是造成岩体力学参数空间变化的主要原因。考虑到实测地应力多具有较大的离散型，尝试利用反演方法获取地应力场信息，通过多元回归分析得到实测岩体变形参数与地应力的经验关系，以研究岩体变形参数的应力状态效应。通过一工程实例研究：得到地下厂房区域的岩体变形模量为16 GPa左右，与反演分析结果也比较符合；通过应力状态效应研究得到的岩体变形参数物理场，是一个渐变的物理场模型，是更为符     

Using multiple imputation to estimate cumulative distribution functions in longitudinal data analysis with data missing at random

In longitudinal clinical studies, after randomization at baseline, subjects are followed for a period of time for development of symptoms. The interested inference could be the mean change from baseline to a particular visit in some lab values, the proportion of responders to some threshold category at a particular visit post baseline, or the time to some important event. However, in some applications, the interest may be in estimating the cumulative distribution function (CDF) at a fixed time point post baseline. When the data are fully observed, the CDF can be estimated by the empirical CDF. When patients discontinue prematurely during the course of the study, the empirical CDF cannot be directly used. In this paper, we use multiple imputation as a way to estimate the CDF in longitudinal studies when data are missing at random. The validity of the method is assessed on the basis of the bias and the Kolmogorov–Smirnov distance. The results suggest that multiple imputation yields less bias and less variability than the often used last observation carried forward method. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.