Generalized pseudo empirical likelihood inferences for complex surveys
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We consider generalized pseudo empirical likelihood inferences for complex surveys. The method is based on a weighted version of the Kullback–Leibler (KL) distance for calibration estimation (Deville & Särndal, 1992) and includes the pseudo empirical likelihood estimator (Chen & Sitter, 1999; Wu & Rao, 2006) and the calibrated likelihood estimator (Tan, 2013) as special cases. We show that a suitably formulated empirical likelihood ratio‐type statistic follows asymptotically a scaled chi‐square distribution, which extends the main result in Wu & Rao (2006) and makes the likelihood ratio‐type confidence intervals available for calibration estimation using arbitrary choices of the weighting factor in the weighted KL distance. We further show that the scaling factor for the scaled chi‐square distribution can be circumvented either through a particular choice of the weighting factor for the KL distance or using a bootstrap method. The proposed bootstrap procedure is justified for single‐stage sampling designs with negligible sampling fractions. Finite sample performances of confidence intervals constructed using our proposed methods are investigated and compared with existing ones through two simulation studies. The Canadian Journal of Statistics 43: 1–17; 2015 © 2015 Statistical Society of Canada
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,172 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».