Stratification of Skewed Populations: A Comparison of Optimisation‐based versus Approximate Methods
Notice bibliographique
Résumé
Summary Survey statisticians use either approximate or optimisation‐based methods to stratify finite populations. Examples of the former are the cumrootf (Dalenius & Hodges, ) and geometric (Gunning & Horgan, ) methods, while examples of the latter are Sethi ( ) and Kozak ( ) algorithms. The approximate procedures result in inflexible stratum boundaries; this lack of flexibility results in non‐optimal boundaries. On the other hand, optimisation‐based methods provide stratum boundaries that can simultaneously account for (i) a chosen allocation scheme, (ii) overall sample size or required reliability of the estimator of a studied parameter and (iii) presence or absence of a take‐all stratum. Given these additional conditions, optimisation‐based methods will result in optimal boundaries. The only disadvantage of these methods is their complexity. However, in the second decade of 21st century, this complexity doesnotactually pose a problem. We illustrate how these two groups of methods differ by comparing their efficiency for two artificial populations and a real population. Our final point is that statistical offices should prefer optimisation‐based over approximate stratification methods; such a decision will help them either save much public money or, if funds are already allocated to a survey, result in more precise estimates of national statistics.
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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 | 0,039 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».