Bayesian Pseudo-Empirical-Likelihood Intervals for Complex Surveys
Notice bibliographique
Résumé
Summary Bayesian methods for inference on finite population means and other parameters by using sample survey data face hurdles in all three phases of the inferential procedure: the formulation of a likelihood function, the choice of a prior distribution and the validity of posterior inferences under the design-based frequentist framework. In the case of independent and identically distributed observations, the profile empirical likelihood function of the mean and a non-informative prior on the mean can be used as the basis for inference on the mean and the resulting Bayesian empirical likelihood intervals are also asymptotically valid under the frequentist set-up. For complex survey data, we show that a pseudo-empirical-likelihood approach can be used to construct Bayesian pseudo-empirical-likelihood intervals that are asymptotically valid under the design-based set-up. The approach proposed compares favourably with a full Bayesian analysis under simple random sampling without replacement. It is also valid under general single-stage unequal probability sampling designs, unlike a full Bayesian analysis. Moreover, the approach is very flexible in using auxiliary population information and can accommodate two scenarios which are practically important: incorporation of known auxiliary population information for the construction of intervals by using the basic design weights; calculation of intervals by using calibration weights based on known auxiliary population means or totals.
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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 | 0,030 | 0,176 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».