Population Synthesis: Comparing the Major Techniques Using a Small, Complete Population of Firms
Notice bibliographique
Résumé
Recently, disaggregate modeling efforts that rely on microdata have received wide attention by scholars and practitioners. Synthetic population techniques have been devised and are used as a viable alternative to the collection of microdata that normally are inaccessible because of confidentiality concerns or incomplete because of high acquisition costs. The two most widely discussed synthetic techniques are the synthetic reconstruction method (IPFSR), which makes use of iterative proportional fitting (IPF) techniques, and the combinatorial optimization (CO) method. Both methods are described in this article and then evaluated in terms of their ability to recreate a known population of firms, using limited data extracted from the parent population of the firms. Testing a synthetic population against a known population is seldom done, because obtaining an entire population usually is too difficult. The case presented here uses a small, complete population of firms for the City of Hamilton, Ontario, for the year 1990; firm attributes compiled are number of employees, 3‐digit standard industrial classification, and geographic location. Results are summarized for experiments based upon various combinations of sample size and tabulation detail designed to maximize the accuracy of resulting synthetic populations while holding input data costs to a minimum. The output from both methods indicates that increases in sample size and tabulation detail result in higher quality synthetic populations, although the quality of the generated population is more sensitive to increases in tabular detail. Finally, most tests conducted with the created synthetic populations suggest that the CO method is superior to the IPFSR method.
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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 | 0,010 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».