Adjustments to the signed likelihood root and analysis of an embedded experiment in a survey
Notice bibliographique
Résumé
This thesis consists of two projects. The first project is to develop an adjustment to the signed likelihood root (r) so that the normal approximation to the distribution of the adjusted r is improved. By using Taylor series expansions, we have developed an additive adjustment to r, which leads to a second-order approximation to its distribution. The theory is developed, simulations are recorded to indicate repetition accuracy, real data is analyzed, and connections to alternatives are discussed. The second project is dedicated to the analysis of an embedded experiment in a survey. We derive the Horvitz-Thompson estimator of the average treatment effect and its variance for a general design. Five estimators of corresponding variance are proposed and examined under a design combination of simple random sampling without replacement and completely randomized design. In the presence of auxiliary information, a new model-assisted estimator for the average treatment effect is developed and the variance of the estimator is derived. We show that the new estimator is approximately design-unbiased when a general model is employed to incorporate the auxiliary information. Moreover, it doesn't require auxiliary variable information at the population level and is relatively easy to implement and compute. Simulations carried out indicate that the new estimator gains in efficiency and its relative bias is negligible. Reliable variance estimators based on simulation experiments are suggested. The method proposed is applied to a synthetic data provided by Statistics Canada with multiple treatments under a design combination of stratified random sampling and randomized block design.
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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 | 0,028 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».