Some nonparametric regression techniques for complex survey data
Notice bibliographique
Résumé
In last four decades, the theory of regression analysis in the field of survey data has proven itself to be very useful. Nonparametric regression techniques for survey data analysis though was under-utilized until Bellhouse and Stafford (2001) in which a local polynomial regression technique for complex survey data was established. The main contribution of my thesis is to adapt and develop more nonparametric regression estimation techniques to complex survey data. The secondary contribution of my thesis is developing a graphical diagnostic tool called shift function plot for conducting hypotheses tests involved in the parametric regression models, with the assistance of nonparametric regression techniques. Chapter 1 gives an overview of the asymptotic aspects of survey sampling. To complete the family of asymptotic theory in the survey sampling, we derive the asymptotic properties of the domain mean. Chapter 2 summarizes the design-based regression theory, including the asymptotic properties of least squares estimation. With the introduction of the local polynomial regression estimation technique, we extend the asymptotic properties by providing the asymptotic normality of the estimator of the regression function. In Chapter 3, a partial linear semiparametric regression model is developed for complex surveys. In this semiparametric model, the explanatory variables are represented separately as a nonparametric part and a parametric linear part. The estimation techniques combine nonparametric local polynomial regression estimation in complex surveys and least squares estimation. The setup of the semiparametric regression model reduces the dimension of the nonparametric regression function to avoid the “curse of dimensionality”. The main issues related to the these topics have been solved. In particular, we derive the estimates and their moment properties. Asymptotic results such as consistency and normality of the estimates of regression coefficients and the regression functions have also been developed. The objective of Chapter 4 is to introduce a new graphical approach, called the shift function plot, with which a hypothesis test is constructed to evaluate the goodness of fit of a parametric regression model. For both independent and identically distributed data and complex survey data, we have established the asymptotic properties of the estimators of the shift functions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».