理查德强悍

非常驻高级统计研究员

理查德•强悍Ph值.D., 是密歇根大学和马里兰大学调查方法联合项目的名誉研究教授. 他在调查抽样、估计理论和统计计算方面有超过40年的经验. 他曾担任365体育亚洲唯一官方入口的副董事和劳工统计局的数学统计员. 他在各种机构的调查评估和样本设计方面具有广泛的应用经验, 机构, 和家庭调查.

Dr. 他是美国统计协会的会员, 国际统计学会的当选成员, 曾担任多家统计期刊的编辑.

Dr. valiant最近合著了两本书调查权重:一步一步的指南计算 实用工具设计和加权调查样本,第二版 和一章混合模式调查:设计、估计和调整方法 比较调查方法研究进展.

为了表彰他在这一领域的贡献. Valliant被任命为韦斯特特非驻地高级统计研究员,并任职于统计研究员委员会, 就重要的调查统计问题提供谘询,并探讨应用统计的最新进展.

教育

Ph.D.约翰霍普金斯大学生物统计学
M.S.康奈尔大学统计学专业
B.S.阿肯色大学数学专业

领域的专业知识

选定的出版物

汉维.强悍R. (2020).

结果和响应模型对单步校准估计的影响.

强悍R. 和义务J.A. (2018).

调查权重:一步一步的计算指南.

强悍R.德弗J.A.,以及Kreuter F. (2018).

设计和加权调查样本的实用工具, 第二版.

Suzer-Gurtekin T., 强悍R.Heeringa年代.G., de Leeuw E.D. (2018).

混合模式测量:设计、估算和调整方法.

陈J.K.T., 强悍R.,和埃利奥特M.R. (2018).

利用自适应LASSO辅助非概率抽样调查数据的模型校正.

艾略特米.R. 和 强悍R. (2017).

非概率样本的推理.

李年代.Suzer-Gurtekin T.瓦格纳J., 强悍R. (2017).

总调查误差和被调查者驱动抽样:关注招聘过程中的非响应和测量误差,以及网络规模报告和推断的含义.

李江.强悍R. (2015).

聚类样本的线性回归诊断.

亨利·K.A. 和 强悍R. (2015).

一种用于单级样品校准加权的设计效果测量方法.

强悍R.德弗J.A.,以及Kreuter F. (2015).

两阶段抽样中聚类大小对方差分量的影响.

强悍R.德弗J.A.,以及Kreuter F. (2015).

实用工具:设计有限总体样本的计算.

德弗J.A. 和 强悍R. (2014).

非概率调查估计和外部效度问题.

Gambacorta R.Iannario米., 强悍R. (2014).

两阶段分层设计顺序变量混合模型中基于设计的推理.

强悍R.F,哈伯德.,李.,和昌C. (2014).

商业清单在美国的有效使用.S. 家庭抽样.

瓦格纳J., 强悍R.F,哈伯德.,和姜l. (2014).

全国面对面调查的努力水平范式和无反应调整模型.

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