Atnaujinkite slapukų nuostatas

El. knyga: Target Estimation and Adjustment Weighting for Survey Nonresponse and Sampling Bias

(Massachusetts Institute of Technology), (University of California, Berkeley), (University of California, Los Angeles), (University of California, Berkeley), (University of Denver), (Massachusetts Institute of Technology)
Kitos knygos pagal šią temą:
Target Estimation and Adjustment Weighting for Survey Nonresponse and Sampling BiasDidesnis paveikslėlis
Kitos knygos pagal šią temą:

DRM apribojimai

  • Kopijuoti:

    neleidžiama

  • Spausdinti:

    neleidžiama

  • El. knygos naudojimas:

    Skaitmeninių teisių valdymas (DRM)
    Leidykla pateikė šią knygą šifruota forma, o tai reiškia, kad norint ją atrakinti ir perskaityti reikia įdiegti nemokamą programinę įrangą. Norint skaityti šią el. knygą, turite susikurti Adobe ID . Daugiau informacijos  čia. El. knygą galima atsisiųsti į 6 įrenginius (vienas vartotojas su tuo pačiu Adobe ID).

    Reikalinga programinė įranga
    Norint skaityti šią el. knygą mobiliajame įrenginyje (telefone ar planšetiniame kompiuteryje), turite įdiegti šią nemokamą programėlę: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Norint skaityti šią el. knygą asmeniniame arba „Mac“ kompiuteryje, Jums reikalinga  Adobe Digital Editions “ (tai nemokama programa, specialiai sukurta el. knygoms. Tai nėra tas pats, kas „Adobe Reader“, kurią tikriausiai jau turite savo kompiuteryje.)

    Negalite skaityti šios el. knygos naudodami „Amazon Kindle“.

We elaborate a general workflow of weighting-based survey inference, decomposing it into two main tasks. The first is the estimation of population targets from one or more sources of auxiliary information. The second is the construction of weights that calibrate the survey sample to the population targets. We emphasize that these tasks are predicated on models of the measurement, sampling, and nonresponse process whose assumptions cannot be fully tested. After describing this workflow in abstract terms, we then describe in detail how it can be applied to the analysis of historical and contemporary opinion polls. We also discuss extensions of the basic workflow, particularly inference for causal quantities and multilevel regression and poststratification.

Daugiau informacijos

Elaborates a general workflow of weighting-based survey inference and how it can be applied to the analysis of opinion polls.
1. The Problem of Unrepresentative Survey Samples;
2. Weight Estimation;
3. Target Estimation;
4. Application to Contemporary Election Surveys;
5. Application to Quota-sampled Opinion Polls;
6. Extensions and Conclusion.
Daugiau apie elektronines knygas Daugiau apie elektronines knygas
Pastovi nuoroda: https://www.kriso.lt/db/97811088897042e.html
Raktažodžiai: