Canadian Journal of Statistics
Notice bibliographique
Résumé
Longitudinal surveys have emerged in recent years as an important data collection tool for population studies where the primary interest is to examine population changes over time at the individual level.Longitudinal data are often analyzed through the generalized estimating equations (GEE) approach.The vast majority of existing literature on the GEE method; however, is developed under non-survey settings and are inappropriate for data collected through complex sampling designs.In this paper the authors develop a pseudo-GEE approach for the analysis of survey data.They show that survey weights must and can be appropriately accounted in the GEE method under a joint randomization framework.The consistency of the resulting pseudo-GEE estimators is established under the proposed framework.Linearization variance estimators are developed for the pseudo-GEE estimators when the finite population sampling fractions are small or negligible, a scenario often held for large-scale surveys.Finite sample performances of the proposed estimators are investigated through an extensive simulation study using data from the National Longitudinal Survey of Children and Youth.The results show that the pseudo-GEE estimators and the linearization variance estimators perform well under several sampling designs and for both continuous and binary responses.
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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 | 0,010 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,209 | 0,088 |
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 ».