Pseudo‐empirical Bayes estimation of small area means based on James–Stein estimation in linear regression models with functional measurement error
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Small area estimation plays an important role in making reliable inference for subpopulations (areas) for which relatively small samples or no samples are available. In model‐based small area estimation studies, linear and generalized linear mixed models have been used extensively assuming that covariates are not subjected to measurement errors. Recently, there have been studies considering this problem under the functional measurement error for covariates using the maximum likelihood method and the method of moments. In this paper, we study the James–Stein estimator of the true covariate subject to the functional measurement error. To this end, we obtain a new pseudo‐empirical Bayes (PEB) predictor of small area means based on the James–Stein estimator. Then, we show that the new PEB predictor is asymptotically optimal. The weighted and unweighted jackknife estimators of the mean squared prediction error of the new PEB predictor are also derived. Simulation studies are conducted to evaluate the performance of the proposed approach. We observe that the PEB predictor based on the James–Stein estimator performs better than those based on the maximum likelihood method and the method of moments. Finally, we apply the proposed methodology to a real dataset. The Canadian Journal of Statistics 43: 265–287; 2015 © 2015 Statistical Society of Canada
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle