On variance estimation under auxiliary value imputation in sample surveys
Notice bibliographique
Résumé
We study the problem of variance estimation for a domain total when auxiliary value imputation, sometimes called cold-deck or substitution imputation, has been used to fill in missing data. We consider two approaches to inference which lead to different variance estimators. In the first approach, the validity of an impu- tation model is required. Our proposed variance estimator is nevertheless robust to misspecification of the second moment of the model. Under this approach, we show the somewhat counter-intuitive result that the total variance of the imputed estima- tor can be smaller than the sampling variance of the complete-data estimator. We also show that the na¨ ive variance estimator (i.e. the variance estimator obtained by treating the imputed values as observed values) is a consistent estimator of the total variance when the sampling fraction is negligible. In the second approach, the validity of an imputation model is not required but response probabilities need to be estimated. Our mean squared error estimator is obtained using robust estimates of response probabilities and is thus only weakly dependent on modeling assump- tions. We also show that both approaches lead to asymptotically equivalent total mean squared errors provided that the imputation model underlying the imputed estimator is correctly specified and the sampling fraction is negligible. Finally, we propose a hybrid variance estimator that can be viewed as a compromise between the two approaches. A simulation study illustrates the robustness of our proposed variance (mean squared error) estimators.
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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 | 0,081 | 0,243 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».