AN APPLICATION OF THE BOOTSTRAP VARIANCE ESTIMATION METHOD TO THE PARTICIPATION AND ACTIVITY LIMITATION SURVEY
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 bootstrap method is increasingly used to estimate the variance of estimates obtained from complex survey designs. This method has been shown to work well for a wide range of estimators, including medians and quantiles, as well as smooth functions based on totals. In addition, the bootstrap can be less computer intensive than the jackknife method for surveys with a very large number of primary sampling units (PSUs). The sampling plan of the Canadian 2001 Participation and Activity Limitations Survey (PALS) is a stratified two-stage design in which PSUs are selected without replacement with probability proportional to size. The survey presents specific challenges to the use of the bootstrap method. For instance, the sampling fraction for PALS is relatively high in many strata, which causes the bootstrap method to overestimate the variance. What is the magnitude of this overestimation? Also, a logistic regression response propensity model is used for the nonresponse adjustment in PALS. Should a logistic regression model be fitted to each bootstrap sample? How does this method compare with maintaining fixed response classes over all bootstrap samples? This paper will address these issues. KEY WORDS: bootstrap, without replacement design, response propensity model, logistic regression.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 découle