Ranked set sampling in finite populations with bivariate responses: An application to an osteoporosis study
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
The majority of the research on rank-based sampling designs in finite populations has been concerned with univariate situations. In this article, we study design-based estimation using a bivariate ranked set sampling (BIRSS) for finite populations when we have bivariate response variables. We derive the first and second-order inclusion probabilities associated with a BIRSS design. We show that the size of a BIRSS sample is random and propose using a conditional Poisson sampling (CPS) design to rectify this problem. We then use calculated inclusion probabilities to obtain design-based estimators of correlation coefficients between the bone mineral density (BMD) levels at the baseline and followup of a longitudinal BMD study in the province of Manitoba in Canada. We also study the problem of estimating the parameters of a regression model between the followup BMD and easy to obtain auxiliary information from the underlying population. Finally, we study the problem of classifying patients as those with or without osteoporosis using BIRSS and various CPS designs. We show that BIRSS designs are very flexible and can be used to obtain more efficient design-based estimators in sample surveys when dealing with response variables that are hard to measure or expensive to obtain.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle