Bayesian Predictive Inference Under Nine Methods for Incorporating Survey Weights
Notice bibliographique
Résumé
Sample surveys play a significant role in obtaining reliable estimators of finite population quantities, and survey weights are used to deal with selection bias and  non-response bias. The main idea of this research is to compare the performance of nine methods with differently constructed survey weights, and we can use these methods for non-probability sampling after weights are estimated (e.g. quasi-randomization). The original survey weights are calibrated to the population size. In particular, the base model does not include survey weights or design weights. We use original survey weights, adjusted survey weights, trimmed survey weights, and adjusted trimmed survey weights into pseudo-likelihood function to build unnormalized or normalized posterior distributions. In this research, we focus on binary data, which occur in many different situations. A simulation study is performed and we analyze the simulated data using average posterior mean, average posterior standard deviation, average relative bias, average posterior root mean squared error, and the coverage rate of  95% credible intervals. We also performed an application on body mass index to further understand these nine methods. The results show that methods with trimmed weights are preferred than methods with untrimmed weights, and methods with adjusted weights have higher variability than methods with unadjusted weights.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».