Methodology for Adding a Variable to a Synthetic Population from Aggregate Data: Example of the Income Variable
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a framework to tackle the problem, which has received little attention in the literature, of adding variables to a synthetic population from aggregate data. The work herein thus enriches the existing literature by proposing a new and e icient methodology to meet this practical need. The methodology integrates three distinct stages, the first of which theoretically models the problem as a multinomial distribution. The addition of a new variable is formulated as an entropy maximization using the variables available in both the synthetic population and aggregate data. Solving this problem (in our specific case study) is not possible due to the large number of constraints involved. The second stage then presents a heuristic yielding a practical solution to the problem. This heuristic combines Bayes' theorem with the cross-entropy minimization algorithm. However, given the large number of parameters to be estimated by the proposed heuristic, some of the results obtained prove to be invalid. To rectify this shortcoming, a post-processing method is applied during a third stage to ensure the consistency of our results. The methodology is described in great detail, and examples are provided for a better understanding of these three stages. Also, this methodology is applied to a real-world case study. An income is allocated to each of the 157 000 households in the French city of Nantes based on aggregate data from the FiLoSoFi database. Income constitutes an essential microsimulation variable for taking many social and economic aspects into account (e.g. household purchasing power, redistribution policy, tax policy). Special attention is also paid to the reproducibility of our results with the databases and R-scripts used, all of which are freely available. This method remains general and is indeed applicable to other variables with available aggregate data.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».