Заказ #2157   
Выход журнала (статьи): Январь 2026   
Набор в журнал до 01-12-2024   
В этой статье 5 авторов.
Стоимость от 78000 руб.
💛 в Избранное
Закрыть страницу
Тема статьи / Topic of the article:
Массовая импутация как инструмент интеграции данных: уровень эффективности при двухфазной выборке

Mass imputation as a tool for data integration: level of efficiency in two-phase sampling

Купить 1 место 223000 руб. свободно Дог
✅ в Корзину
Купить 2 место 112000 руб. свободно Дог
✅ в Корзину
Купить 3 место 100000 руб. свободно Дог
✅ в Корзину
Купить 4 место 89000 руб. свободно Дог
✅ в Корзину
Купить 5 место 78000 руб. свободно Дог
✅ в Корзину


Ключевые слова / Key words:
вспомогательные переменные; бутстраповская оценка дисперсии; интеграция данных; транспортабельность модели; ошибка выборки

auxiliary variables; bootstrap variance estimator; data integration; model transportability; selection bias

Scopus Q3 Percentile 30..49 Web of Science IF 0.001..1
Science Citation Index Expanded
Математика Экономика и менеджмент Statistics and Probability Economics and Econometrics Computational Mathematics

Аннотация / Annotation:
Массовая импутация нашла применение на практике в качестве инструмента для объединения детерминированных и случайных выборок и создания выводов по интересующим параметрам с использованием информации исключительно по детерминированной выборке. Предполагая, что функция условного среднего из детерминированной выборки может быть перенесена в случайную выборку, мы устанавливаем состоятельность оценки массовой импутации и выводим формулу ее асимптотической дисперсии. Мы также решаем важные практические вопросы связанные с этим методом, анализируя реальную детерминированных выборку, собранную исследовательским центром Pew Research Center.

Mass imputation has been used in practice for combining non-probability and probability survey samples and making inferences on the parameters of interest using the information collected only in the non-probability sample. Under the assumption that the conditional mean function from the non-probability sample can be transported to the probability sample, we establish the consistency of the mass imputation estimator and derive its asymptotic variance formula. We also address important practical issues of the method through the analysis of a real-world non-probability survey sample collected by the Pew Research Centre.

Эльвира +79683748220 WhatsApp elvira.pillipchuk@mail.ru Все контакты Закрыть страницу