Estimating Function Jackknife Variance Estimators Under Stratified Multistage Sampling
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 Generalized regression (GREG) uses auxiliary variables with known population totals to improve efficiency of estimators and to ensure consistency with the known totals. Variance estimation for the GREG estimator of a total under stratified multistage sampling is considered. Customary resampling methods (jackknife, balanced repeated replication and bootstrap) for estimating the variance of a GREG estimator require the inversion of a P × P matrix for each resample, where P is the number of auxiliary variables with known population totals. This could lead to illconditioned matrices for some of the resamples. We apply the estimating function (EF) resampling method of Hu and Kalbfleisch [Hu, F., Kalbfleisch, J. D. (2000). The estimating function bootstrap (with discussion). Can. J. Statist. 28:449–499] to obtain variance estimators, using jackknife resampling. This method avoids repeated inverses. We extend the results to cover parameters defined as solutions of census estimating equations. The proposed method can be implemented from micro data files containing the GREG weights and the associated EF jackknife weights.
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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 | 0,009 | 0,006 |
| 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