研究背景与问题

在当前统计学研究中，概率样本因其代表性高、误差小而被广泛采用。然而，随着数据技术的发展，非概率样本因其时效性强、成本较低等优势逐渐受到重视。然而，非概率样本在估计结果上的偏差问题成为了研究中的一个难点。特别是在辅助变量高维的情况下，如何有效地对非概率样本进行校准，以提升估计的准确性，成为了一个亟待解决的问题。

研究方法

本研究针对非概率样本与概率样本融合的问题，提出了一种基于Adaptive LASSO模型辅助校准的估计方法。该方法首先通过Adaptive LASSO对辅助变量进行筛选，降低模型复杂度，提高估计效率。然后，结合非概率样本和概率样本，构建融合模型，通过模型校准来修正非概率样本的估计偏差。具体步骤如下： 1. 利用Adaptive LASSO对辅助变量进行筛选，确定重要变量； 2. 基于筛选后的辅助变量，结合非概率样本和概率样本，构建融合模型； 3. 通过模型校准，修正非概率样本的估计偏差； 4. 对校准后的样本进行统计分析，得到最终估计结果。

核心结果

本研究通过对多个实际数据的验证，发现基于Adaptive LASSO模型辅助校准的非概率样本与概率样本融合方法在估计精度上具有显著优势。具体表现为： 1. 与传统方法相比，该方法在估计精度上提高了约10%； 2. 在处理高维辅助变量时，该方法具有较高的计算效率； 3. 在实际应用中，该方法能够有效降低非概率样本的估计偏差。

结论与意义

本研究提出了一种基于Adaptive LASSO模型辅助校准的非概率样本与概率样本融合方法，为统计学研究提供了新的思路。该方法在实际应用中具有较高的估计精度和计算效率，有助于降低非概率样本的估计偏差。此外，该研究对于提高统计学研究的实用性、降低抽样成本具有重要意义。未来，我们可以进一步探索该方法在其他领域的应用，以期为统计学研究提供更多支持。

文章来源：《调研世界》 网址: http://www.fjnyxbbjb.cn/qikandaodu/2025/1029/331.html