The efficiency of poststratification compared with model-assisted estimation
Notice bibliographique
Résumé
Survey sampling with model-assisted estimation has recently gained popularity in forest inventory. Another option for utilizing the auxiliary information is to use poststratification, which is a special case of model-assisted estimation with class variables as explanatory variables. In this study, we compared the efficiency of poststratification with an increasing number of strata with model-assisted estimation. We carried out a study based on a simulated population. We considered four different types of poststratifications, namely (i) stratification based on predictions of a linear model, (ii) stratification based on a regression tree model, (iii) stratification based on the first principal component of the explanatory variables, and (iv) stratification based on the regression tree model with the first principal component as the only explanatory variable. Furthermore, we examined both the traditional poststratification mean and variance estimators and the difference estimator and its variance estimator for poststratification. Within the recommended range of number of strata, the model-assisted approach was more efficient than poststratification. With a large number of strata, poststratification produced smaller standard error of estimates, but problems such as empty strata were encountered with small sample sizes. Using the first principal component directly for stratification or as an explanatory variable was the most efficient approach.
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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 | 0,001 |
| 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 ».