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主講人：吳林建宏
題 目： Adaptive Lasso for Analyzing Sensitive Survey Data
日 期：114年10月29日（星期三）
時 間：上午11:00 - 12:00
地 點：科學館SA111
摘要Abstract:
無關聯問題隨機作答技術常應用於敏感議題的調查研究中，透過保障受訪者隱私以降低不誠實作答所造成的回應偏誤。本研究針對事件檢查時間為共變量且資料維度較高的情境下，探討在羅吉斯模型架構中敏感事件發生之盛行率估計問題。為進行高維度變數選擇，本研究採用自適應套索方法，並在期望最大化演算法架構下，提出一種新穎的修正式射擊演算法，同時結合自我一致性與牛頓法。
在模擬研究部分，我們評估所提方法的估計表現與變數選擇準確性，並驗證其漸近理論之可行性。最後，以2012年臺灣社會變遷基本調查之婚外情資料為實證範例，展示本方法於實際敏感議題分析中的應用與優勢。
Category：Faculty training in teaching
Time：
2025/10/29 10:30 ~ 2025/10/29 17:00
Registration period：
2025/10/07 08:00 ~ 2025/10/29 10:30
Location：
科學館 SA111
Duration：1.0 hours
Attendees：teachers、students、staff