调查

包装调查:复杂调查样本的分析。多阶段分层、整群抽样、非等权调查样本的汇总统计、两样本检验、广义线性模型、累积链模型、Cox模型、对数线性模型和一般最大伪似然估计。泰勒级数线性化或重复加权的方差。后分层、校准和耙耙。两相二次抽样设计。绘图。直接标准化预测利润率。PPS取样,无需更换。主成分,因子分析。


zbMATH参考文献(47篇文章引用了,1标准件)

显示结果1到20,共47个。
按年份排序(引用)
  1. Frank,Anna Simone J.;Matteson,David S.;Solvang,Hiroko K.;Lupattelli,Angela;Nordeng,Hedvig:多重插补下广义倾向得分的平衡评估(2020年)
  2. Abdalla,Abdelbaset;Michael,Semhar:分层样本回归模型的有限混合(2019年)
  3. Ackerman,Samuel:《调查意见与外部数据的一致性》(2019年)
  4. Choi,Byeong Yeob;Wang,Chen Pin;Michalek,Joel;Gelfond,Jonathan:倾向评分方法的力量比较(2019)
  5. 《探索阿尔瓦雷兹的灵魂》(the community of the community:Nataleia:the soul of the community:Nataleia,cliques:2019年)
  6. Devaud,Denis;Tillé,Yves:Deville和Särndal的校准:重新审视一个25年前成功的优化问题(2019年)
  7. Maciej J.Daêko:hopit:使用广义有序Probit模型分析报告行为的R包(2019)不是zbMATH
  8. Espuny Pujol,Ferran;Morrisey,Karyn;Williamson,Paul:距离受限测量校准的全球优化方法(2018)
  9. Hannes Mühleisen;Alexander Bertram;Maarten Jan Kallen:基于数据库的统计分析优化(2018)不是zbMATH
  10. David Lenis;Benjamin Ackerman;Stuart,Elizabeth A.:测量模型错误规范:使用复杂调查数据对倾向评分方法的应用(2018年)
  11. Penning de Vries,Bas B.L.;van Smeden,Maarten;Groenwold,Rolf H.H.:在存在缺失协变量数据的情况下使用分类和回归树进行倾向得分估计(2018年)
  12. Chen,Yuhui;Hanson,Timothy:离散和混合双变量响应的Copula回归模型(2017)
  13. Krautenbacher,Norbert;Theis,Fabian J.;Fuchs,Christiane:校正两阶段病例对照研究中样本选择偏差的分类器(2017年)
  14. Thomas Lumley:复杂抽样下的伪(R^2)统计(2017)
  15. Wei,Wei;Balabdaoui,Fadoua;Hold,Leonhard:多元高斯预测的校准检验(2017)
  16. Alexander Kowarik;Matthias Templ:R包VIM的插补(2016)不是zbMATH
  17. Davies,Gareth;Gillard,Jonathan;Zhigljavsky,Anatoly:测量校准中不同惩罚函数和算法的比较研究(2016)
  18. Isidro,Marissa;Haslett,Stephen;Jones,Geoff:用于更新小区域贫困估计的扩展结构保持估计(ESPREE)(2016年)
  19. Mashreghi,Zeinab;Haziza,David;Léger,Christian:有限总体抽样中的引导法调查(2016)
  20. Ozturk,Omer;Turkmen,Asuman:基于聚类数据的分位数推断(2016)