Empirical likelihood confidence intervals under imputation for missing survey data from stratified simple random sampling
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
Abstract Missing observations due to non‐response are commonly encountered in data collected from sample surveys. The focus of this article is on item non‐response which is often handled by filling in (or imputing) missing values using the observed responses (donors). Random imputation (single or fractional) is used within homogeneous imputation classes that are formed on the basis of categorical auxiliary variables observed on all the sampled units. A uniform response rate within classes is assumed, but that rate is allowed to vary across classes. We construct confidence intervals (CIs) for a population parameter that is defined as the solution to a smooth estimating equation with data collected using stratified simple random sampling. The imputation classes are assumed to be formed across strata. Fractional imputation with a fixed number of random draws is used to obtain an imputed estimating function. An empirical likelihood inference method under the fractional imputation is proposed and its asymptotic properties are derived. Two asymptotically correct bootstrap methods are developed for constructing the desired CIs. In a simulation study, the proposed bootstrap methods are shown to outperform traditional bootstrap methods and some non‐bootstrap competitors under various simulation settings. The Canadian Journal of Statistics 47: 281–301; 2019 © 2019 Statistical Society of Canada
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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