Model-Based Unemployment Rate Estimation for the Canadian Labour Force Survey: A Hierarchical Bayes Approach
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
The Canadian Labour Force Survey (LFS) produces monthly direct estimates of the unemployment rate at national and provincial levels. The LFS also releases unemployment estimates for sub-provincial areas such as Census Metropolitan Areas (CMAs) and Census Agglomerations (CAs). However, for some sub-provincial areas, the direct estimates are not very reliable since the sample size in some areas is quite small. In this paper, a cross-sectional and time-series model is used to borrow strength across areas and time periods to produce model-based unemployment rate estimates for CMAs and CAs. This model is a generalization of a widely used cross-sectional model in small area estimation and includes a random walk or AR(1) model for the random time component. Monthly Employment Insurance (EI) beneficiary data at the CMA or CA level are used as auxiliary covariates in the model. A hierarchical Bayes (HB) approach is employed and the Gibbs sampler is used to generate samples from the joint posterior distribution. Rao-Blackwellized estimators are obtained for the posterior means and posterior variances of the CMA/CA-level unemployment rates. The HB method smooths the survey estimates and leads to substantial reduction in standard errors. Bayesian model fitting is also investigated based on posterior predictive distributions.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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