Small area estimation under a semi‐parametric covariate measured with error
Notice bibliographique
Résumé
Summary In recent years, small area estimation has played an important role in statistics as it deals with the problem of obtaining reliable estimates for parameters of interest in areas with small or even zero sample sizes corresponding to population sizes. Nested error linear regression models are often used in small area estimation assuming that the covariates are measured without error and also the relationship between covariates and response variable is linear. Small area models have also been extended to the case in which a linear relationship may not hold, using penalised spline (P‐spline) regression, but assuming that the covariates are measured without error. Recently, a nested error regression model using a P‐spline regression model, for the fixed part of the model, has been studied assuming the presence of measurement error in covariate, in the Bayesian framework. In this paper, we propose a frequentist approach to study a semi‐parametric nested error regression model using P‐splines with a covariate measured with error. In particular, the pseudo‐empirical best predictors of small area means and their corresponding mean squared prediction error estimates are studied. Performance of the proposed approach is evaluated through a simulation and also by a real data application. We propose a frequentist approach to study a semi‐parametric nested error regression model using P‐splines with a covariate measured with error.
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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 | 0,015 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».