Optimizing the Expected Overlap of Survey Samples via the Northwest Corner Rule
Notice bibliographique
Résumé
In survey sampling there is often a need to coordinate the selection of pairs of samples drawn from two overlapping populations so as to maximize or minimize their expected overlap, subject to constraints on the marginal probabilities determined by the respective designs. For instance, maximizing the expected overlap between repeated samples can stabilize the resulting estimates of change and reduce the costs of first contacts; minimizing the expected overlap can avoid overburdening respondents with multiple surveys. We focus on the important special case in which both samples are selected by simple random sampling without replacement (SRSWOR) conducted independently within each stratum. Optimizing the expected sample overlap can be formulated as a linear programming problem known as a transportation problem (TP). We show that by appropriately grouping and ordering the possible samples in each survey, one can reduce the initial TP to a much smaller TP amenable to solution by an algorithm known as the Northwest Corner Rule (NWCR). The proposed NWCR method proceeds in two easily implemented steps: first selecting the numbers of births (new units) and deaths (deleted units) by a random selection from a hypergeometric distribution, and then selecting the births and deaths by SRSWOR. We formally prove properties of the NWCR solutions, including a minimal variance property of the minimal overlap solution. In a simulation study, the NWCR method compares favorably with a popular method based on assignment of permanent random numbers to each sampling unit.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».