\mathbf{\Theta})\)をモデル化する。(標本の値は観察されているので小文字にしている)。第2項を\(t_{\bar{s}}\)と呼ぼう。\)をどうにかして推測する、という形で書けるわけであります。モデル・パラメータの推定は、パラメータ推定値についての推定方程式の解を必要とすることが多い。非線形であることもある(一般化線形モデル)。仮に非確率標本に対して合計の推定のために適切なウェイトを構築したならば、それらのウェイトは推定方程式のなかでも使える。そのため、非確率標本のためのウェイト構築は確率抽出における推定の場合と同じ役割を果たしうる。[集中力が途切れたせいか急にやる気が減少したので、眠気覚ましのために1パラグラフ逐語訳した。式のなかにHorvitz–Thompson推定量みたいな形が出てくるよ、ってこと?]非確率標本では選択確率を計算できないから、選択確率の逆数をウェイトにするというわけにもいかない。ウェイトはどうにかして作れる。そのアプローチとして、準ランダム化と超母集団があるわけだ。非確率標本にはどんなバイアスがあるでしょうか。標本を\(s\)としよう。studyって書いてあるから、\(F_c\)がスクリーニング調査参加者、\(s\)が本調査完了者のことであろう。\(F_{pc}\)がはっきりしないんだけど、3章ではネットへのアクセスがある人のことだと書いてある]ネットにアクセスできない人も多いわけで、\(F_{pc}\)にはすごい選択バイアスがある[...中略...]無回答。registration無回答(パネル登録時の確認メールに反応しなかった)、登録手続き中の脱落、調査依頼への無反応、がある。測定誤差(これは非確率標本に限らない)。\)を推定しようというアプローチである。前者(つまり\(\mathbf{Y}\)がNMAR)の場合の研究もあるけど適用が限られているので、以下では後者について考える。調査参加者として、調査参加確率を次のように分解する。4つの項のうち3,4はなんとか求まる。国によっては1は確率標本でわかるんだけど(USではNHISが使える)、2がわからない。3,4だって実査会社さんはなかなか開示してくださいませんけど]さあどうするか。同時に母集団から(ないし母集団のうちネットにアクセスがある人について)確率調査をやって\(\mathbf{x}_i\)を調べる(ないし公的データセットを使う。USだとACSとか)。標本包含確率を推測するモデルをつくる。sampleに対する個人レベルのマッチングと、母集団分布に対する累積レベルのマッチングがある。クオータ・サンプリングは後者に相当する。非確率標本の抽出インジケータを\(S^*_i\)とする。分子の第1項と分母について考える。