আমি কীভাবে ছোট অঞ্চলে 1% মাইক্রোডাটা নমুনা ব্যবহার করে ছোট ক্ষেত্রের জন্য সেন্সাস মাইক্রোডাটা অনুকরণ করতে পারি এবং ক্ষুদ্র অঞ্চল স্কেলের সামগ্রিক পরিসংখ্যান?


9

আমি ভৌগলিক একীকরণের (অস্ট্রেলিয়ান আদমশুমারি সংগ্রহের জেলা) ছোট স্তরে পৃথক স্তরের বহুবিধ বিশ্লেষণ করতে চাই। স্পষ্টতই, গোপনীয়তার কারণে এই ছোট আকারের একীকরণের আদমশুমারি উপলব্ধ নয় তাই আমি অন্যান্য বিকল্পগুলি তদন্ত করছি। আগ্রহের প্রায় সমস্ত পরিবর্তনশীল শ্রেণিবদ্ধ হয়। আমার কাছে আমার দুটি ডাটাসেট রয়েছে:

  • 1% আদমশুমারির নমুনা স্থানিক সমষ্টিগুলির বৃহত্তর স্তরে (190,000 ডলারের জনসংখ্যা এবং জনসংখ্যার বিস্তৃত স্থানিক বিভাজন সহ একটি অঞ্চল) পাওয়া যায়।

  • ভেরিয়েবলগুলির ফ্রিকোয়েন্সি টেবিলগুলি আমি ছোট অঞ্চল স্তরে আগ্রহী (500 ছোট অঞ্চল, মানে পপ = 385, এসডি = 319, মাঝারি = 355)।

ক্ষুদ্র অঞ্চলটির প্রকৃত জনসংখ্যার যতটা সম্ভব তার কাছাকাছি অবস্থিত ছোট অঞ্চল স্তরে জনসংখ্যা বিতরণ অনুকরণ করতে আমি কীভাবে এই দুটি ডেটাसेट ব্যবহার করতে পারি?

আমি প্রশংসা করি যে এটি করার জন্য নিয়মিত পদ্ধতিগুলি থাকতে পারে; যদি তাই পাঠ্যপুস্তক বা প্রাসঙ্গিক জার্নাল নিবন্ধগুলির একটি পয়েন্টার প্রশংসা করা হবে।


সম্ভবত সম্পর্কিত (আমার একইরকম সমস্যা হচ্ছে): stats.stackexchange.com/questions/14399/… গিবস স্যাম্পলিংয়ের যা এখানে প্রয়োজন তা হতে পারে।
মোজুবা

আপনি আমেরিকান স্ট্যাটিস্টিকাল অ্যাসোসিয়েশনের এসআরএমএসএনট মেলিং তালিকায় আপনার প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে চাইতে পারেন। আপনি যদি অস্ট্রেলিয়ায় থাকেন তবে আমি রে চেম্বার্সের কাছে যাব - আমার ধারণা অনুমান যে দক্ষিণ গোলার্ধে তার চেয়ে এসএই কে কেউ ভালো জানেন না :)।
StasK

এই সমস্যাটি "ডিসাইমেট্রিক ম্যাপিং" এর সাথে নিবিড়ভাবে সম্পর্কিত।
হোবার

1
আমি @ হুবারের সাথে একমত, এবং বিষয়বস্তু হিসাবে ডিসম্যাসট্রিক ম্যাপিং ফর্মার জন্য আগ্রহী হতে পারে। দুর্ভাগ্যক্রমে, আমি আমার উত্তরে উদ্ধৃত পরিবেশতাত্ত্বিক অনুগ্রহ সাহিত্যের থেকে এটি অনেকাংশেই পৃথক (আমি আরও সাহিত্যের উপরে আরও গাদা রাখতে চাই না!) আপনি কী মনে করেন?
অ্যান্ডি ডব্লিউ

1
কিছু ডি্যাসমেট্রিক ম্যাপিং কৌশলগুলি ছোট অঞ্চলে ডেটা বিভক্ত করার চেষ্টা করার জন্য আনুষঙ্গিক ডেটা ব্যবহার শুরু করেছে। পরিবেশগত অনুমান এবং ডিসাইমেট্রিক ম্যাপিংয়ের লক্ষ্যগুলি কিছুটা পৃথক (ভবিষ্যদ্বাণী / পূর্বাভাস এবং অনুমানের মধ্যে পার্থক্যের জন্য কিছুটা সাদৃশ্য)। আমি যে উত্সগুলি সংগ্রহ করেছি তার উপর আমি আরও একটি পোস্ট লিখব যা আমি মনে করি যে এটিও আগ্রহী হবে। দুর্ভাগ্যক্রমে আমি সাহিত্যের একগুচ্ছ উদ্ধৃত করার চেয়ে অনেক বেশি দরকারী পরামর্শ দিতে পারি না। এটি একটি জনপ্রিয় সমসাময়িক বিষয়, এবং আশা করি আপনি এটিতে অবদান রাখতে পারেন!
অ্যান্ডি ডাব্লু

উত্তর:


5

ড্যাসিমেট্রিক ম্যাপিং মূলত বর্তমানে ছড়িয়ে থাকা তথ্যের তুলনায় ছোট অঞ্চলে জনসংখ্যার অনুমানকে কেন্দ্র করে ফোকাস করা (বিষয়টিতে দরকারী রেফারেন্সের হোস্টের জন্য এই প্রশ্নটি দেখুন )। প্রায়শই এটি এমন অঞ্চলগুলি (ভূমির বৈশিষ্ট্যগুলির ভিত্তিতে) সনাক্তকরণের মাধ্যমে করা হয়েছিল যেখানে স্পষ্টতই কোনও জনগোষ্ঠী উপস্থিত নেই, এবং তারপরে জনসংখ্যার ঘনত্বগুলির পুনর্নির্মাণ করা (সেই অঞ্চলগুলি বাদ দিয়ে)। একটি উদাহরণ হতে পারে যদি কোনও শহরে একটি জলের দেহ থাকে, অন্য একটি হতে পারে আপনি যদি শিল্প জমি পার্সেলগুলি চিহ্নিত করেন যার কোনও আবাসিক জনসংখ্যা থাকতে পারে না। জনসংখ্যার হিসাব বরাদ্দ করার জন্য ডিসসিমেট্রিক ম্যাপিংয়ের আরও সাম্প্রতিক পদ্ধতির সম্ভাব্য কাঠামোর মধ্যে অন্যান্য উপাত্তের ডেটা অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে (কিরিয়াকিডিস, 2004; লিউ এট আল।, ২০০৮; লিন এট আল।, ২০১১; জাং ও কিউ, ২০১১)।

এখন আপনার প্রশ্নের সাথে হাতের মুঠোয় দেখা সহজ। আপনি ছোট অঞ্চলগুলির জনসংখ্যার প্রাক্কলন চান। তবে এটি কীভাবে আপনার লক্ষ্য থেকে কমতে পারে তাও পরিষ্কার হওয়া উচিত। আপনি কেবল জনসংখ্যার ডেটাই চান না, পাশাপাশি সেই জনগোষ্ঠীর বৈশিষ্ট্যও চান। এই পরিস্থিতির বর্ণনা দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত শর্তগুলির মধ্যে একটি হ'ল সহায়তা সমস্যার পরিবর্তন (ক্রেসি, 1996; গটওয়ে এবং ইয়ং, 2002)। ভূ-তাত্ত্বিক সাহিত্যের কাছ থেকে whichণ নেওয়া যেখানে একটি বিন্দু নমুনা থেকে বিস্তৃত অঞ্চল জুড়ে একটি নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করার চেষ্টা করে, সাম্প্রতিক কাজটি বিভিন্ন টার্গেট জোনে অ্যারাল ডেটা বিভক্ত করার চেষ্টা করেছে। পিয়ের গুভার্টসের বেশিরভাগ কাজ এ জাতীয় অঞ্চল-থেকে-পয়েন্ট ক্রিগিংয়ের পদ্ধতিগুলিতে জোর দেয়, ভৌগলিক বিশ্লেষণ জার্নালের সাম্প্রতিক নিবন্ধ পদ্ধতিটির বিভিন্ন বিষয় উপকরণ প্রয়োগ করেছে (হেনিং এট আল।, ২০১০) এর বেশ কয়েকটি উদাহরণ রয়েছে এবং আমার এটির প্রিয় একটি অ্যাপ্লিকেশন এই নিবন্ধে রয়েছে (ইয়ং এট আল।, ২০০৯)।

আমি যা উদ্ধৃত করছি তা অবশ্যই সমস্যার প্যানেসিয়া হিসাবে দেখা উচিত। পরিবেশগত অনুষঙ্গ এবং সমষ্টিগত পক্ষপাত সহ শেষ পর্যন্ত একই বিষয়গুলির বেশিরভাগ ক্ষেত্রে আঞ্চলিক দ্রবণের লক্ষ্যেও প্রযোজ্য। মাইক্রো স্তরের ডেটাগুলির মধ্যে অনেকগুলি সম্পর্ক একত্রিতকরণ প্রক্রিয়ায় কেবল নষ্ট হয়ে যায় এবং এ জাতীয় আন্তঃবিসরণ টেকিকগুলি সেগুলি পুনরুদ্ধার করতে সক্ষম হবে না li এছাড়াও যে প্রক্রিয়াটির মাধ্যমে ডেটা বৌদ্ধিকভাবে বিভক্ত হয় (সমষ্টিগত স্তরের ডেটা থেকে ভেরোগোমের অনুমানের মাধ্যমে) প্রায়শই অ্যাড-হক পদক্ষেপে ভরা থাকে যা প্রক্রিয়াটিকে প্রশ্নবিদ্ধ করে তোলে (গুভার্টস, ২০০৮)।

দুর্ভাগ্যক্রমে, আমি এটিকে পৃথক উত্তরে পোস্ট করেছি কারণ পরিবেশগত অনুক্রমের সাহিত্য এবং ড্যাসিমেট্রিক ম্যাপিং এবং অঞ্চল-থেকে-পয়েন্ট ক্রিগিংয়ের সাহিত্যগুলি অ-ওভারল্যাপিং নয়। যদিও বাস্তুসংস্থান সম্পর্কিত অনুষঙ্গ সম্পর্কিত সাহিত্যের এই কৌশলগুলির জন্য অনেকগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। কেবল দ্বিখণ্ডকরণের কৌশলগুলি সমষ্টিগত পক্ষপাতিত্ব সাপেক্ষে নয়, তবে বুদ্ধিমান ড্যাসিমেট্রিক কৌশলগুলি (যা ছোট ক্ষেত্রগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য মডেলগুলিকে ফিট করার জন্য সমষ্টিগত ডেটা ব্যবহার করে) সম্ভবত একীকরণ পক্ষপাতের সন্দেহ। সমষ্টিগত পক্ষপাত ঘটে এমন পরিস্থিতি সম্পর্কে জ্ঞানটি সেই পরিস্থিতিতে পরিস্থিতি সম্পর্কে আলোকিত হওয়া উচিত যা অঞ্চলে অন্তরঙ্গকরণ এবং ডিসাইমেট্রিক ম্যাপিং মূলত ব্যর্থ হবে (বিশেষত ভিন্ন ভিন্ন স্তরগুলির মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ককে আলাদা আলাদা পর্যায়ে চিহ্নিত করার ক্ষেত্রে)।


উদ্ধৃতিসমূহ


সমসাময়িক সাহিত্যের দরকারী সূচনালগ্নের জন্য ধন্যবাদ - আমি জনসংখ্যার ঘনত্বের তুলনায় পুনরূদ্ধারের চেয়ে বেশি কাজকর্ম সংক্রান্ত পদ্ধতি সম্পর্কে অবগত ছিলাম না, তাই আমি আগ্রহ সহকারে এটি দেখব।
fmark

5

গ্যারি কিং-র কাজ, বিশেষত তাঁর "ই সোলিউশন টু দ্য ইকোলজিক্যাল ইনফারেন্স প্রব্লেম" বইটি (প্রথম দুটি অধ্যায় এখানে পাওয়া যায় ) আগ্রহের বিষয় হবে (পাশাপাশি পরিবেশগত অনুক্রমের জন্য তিনি যে সফটওয়্যার ব্যবহার করেছেন) তাও আগ্রহী হবে। কিং তার বইতে দেখায় যে কীভাবে সমষ্টিগত ডেটা ব্যবহার করে রিগ্রেশন মডেলগুলির অনুমানগুলি উপলব্ধ সমষ্টিগত তথ্যের উপর ভিত্তি করে নিম্ন স্তরের গ্রুপিংগুলি সম্ভাব্য সীমানা পরীক্ষা করে আরও উন্নত করা যায়। আপনার ডেটা বেশিরভাগ শ্রেণিবদ্ধ গ্রুপিংয়ের বিষয়টি এগুলি তাদের এই কৌশলটিতে কার্যকর করে তোলে। (যদিও বোকা বোকা বানাবেন না, এটি শিরোনাম প্রদত্ত বলে আশা করা যায় ততটা বহুমুখী সমাধান নয়!) বর্তমানের আরও কাজ উপস্থিত রয়েছে, তবে কিংয়ের বইটি শুরু করার সেরা জায়গা আইএমও।

আরেকটি সম্ভাবনা হ'ল কেবল তাদের নিজস্ব ডেটাগুলির সম্ভাব্য সীমানা উপস্থাপন করা (মানচিত্র বা গ্রাফগুলিতে)। উদাহরণস্বরূপ উদাহরণস্বরূপ আপনার কাছে সামগ্রিক স্তরে যৌন বিতরণের রিপোর্ট থাকতে পারে (বলুন 5,000 পুরুষ এবং 5,000 মহিলা) এবং আপনি জানেন যে এই সমষ্টিগত স্তরে জনসংখ্যার 2 টি ছোট ছোট অঞ্চল ইউনিট রয়েছে 9,000 এবং এক হাজার ব্যক্তি individuals তারপরে আপনি এটিকে ফর্মের একটি आकस्मिक টেবিল হিসাবে উপস্থাপন করতে পারেন;

       Men     Women
Unit1   ?        ?    9000
Unit2   ?        ?    1000
       5000   5000 

যদিও নিম্ন স্তরের সমষ্টিগুলির জন্য আপনার কাছে কোষগুলিতে তথ্য নেই তবে প্রান্তিক যোগফল থেকে আমরা প্রতিটি ঘরের জন্য সর্বনিম্ন বা সর্বোচ্চ সম্ভাব্য মানগুলি তৈরি করতে পারি can সুতরাং, এই উদাহরণে Men X Unit1সেলটি কেবল 4,000 এবং 5,000 এর মধ্যে মান গ্রহণ করতে পারে (যে কোনও সময় প্রান্তিক বিতরণগুলি কোষের গ্রহণযোগ্য সম্ভাব্য মানের ব্যবধানের চেয়ে কম পরিমাণে অসম হয়)। স্পষ্টতই টেবিলের সীমানা পাওয়া আমার পক্ষে প্রত্যাশার চেয়ে বেশি কঠিন ( ডব্রা এবং ফিনবার্গ, 2000 ), তবে এটি eiPackআর এর লাইব্রেরিতে একটি ফাংশন উপলব্ধ বলে মনে হচ্ছে ( লাউ এট আল। 2007, পৃষ্ঠা। 43 )।

সমষ্টিগত স্তরের ডেটা সহ বহুবিশ্লেষ বিশ্লেষণ করা শক্ত, কারণ এই ধরণের ডেটার সাথে একীকরণ পক্ষপাত অনিবার্যভাবে ঘটে। (সংক্ষেপে, আমি কেবল সমষ্টি পক্ষপাত বর্ণনা করব কারণ বিভিন্ন পৃথক স্তরের ডেটা তৈরির প্রক্রিয়াগুলি সামগ্রিক স্তরের সংস্থার ফলস্বরূপ হতে পারে) আমেরিকান সমাজতাত্ত্বিক পর্যালোচনার একাধিক নিবন্ধ ১৯ 1970০ এর দশকে আমার বিষয়গুলির জন্য কয়েকটি প্রিয় রেফারেন্স (ফায়ারবগ, 1978; হ্যামন্ড, 1973; হান্নান অ্যান্ড বার্সটেইন, 1974) যদিও বিষয়টির প্রচলিত উত্স হতে পারে (ফোদারিংহাম ও ওয়াং, 1991; ওপেনশো, 1984; রবিনসন, 1950) । আমি মনে করি যে ডেটাগুলি গ্রহণ করতে পারে এমন সম্ভাব্য সীমার প্রতিনিধিত্ব করা সম্ভাব্য উদ্দীপক হতে পারে, যদিও আপনি বহুবিশ্বেষ বিশ্লেষণ পরিচালনার জন্য সামগ্রিক ডেটার সীমাবদ্ধতার দ্বারা সত্যই ব্যথিত হন। এটি সামাজিক বিজ্ঞানে যদিও (এটি আরও ভাল বা খারাপের জন্য!) এটি করা থেকে কাউকে বাধা দেয় না

দ্রষ্টব্য, (যেমন চার্লি মন্তব্যগুলিতে বলেছিলেন) যে কিং এর "সমাধান" যথেষ্ট পরিমাণে সমালোচনা অর্জন করেছে (আনসেলিন এবং চ, 2002; ফ্রিডম্যান এট আল।, 1998)। যদিও এই সমালোচনাগুলি কিং এর পদ্ধতির গণিত সম্পর্কে বলা হয়নি, তবে কিং এর পদ্ধতি এখনও কোন পরিস্থিতিতে সমষ্টিগত পক্ষপাতের জন্য দায়বদ্ধ হতে ব্যর্থ হয়েছে সে সম্পর্কে (এবং আমি ফ্রিডম্যান এবং অ্যানসেলিন উভয়ের সাথে একমত হয়েছি যে পরিস্থিতিতে পরিস্থিতিগুলির জন্য ডেটা রাজার অনুমানের তুলনায় সামাজিক বিজ্ঞান এখনও সন্দেহজনক যে অনেক বেশি সাধারণ)। আংশিক কারণেই আমি কেবল সীমাটি পরীক্ষা করার পরামর্শ দিই (এতে কোনও ভুল নেই), তবে এই জাতীয় ডেটা থেকে স্বতন্ত্র স্তরের পারস্পরিক সম্পর্ক সম্পর্কে ধারণা তৈরি করা বিশ্বাসের আরও অনেক লাফিয়ে লাগে যা শেষ পর্যন্ত বেশিরভাগ ক্ষেত্রেই ন্যায়বিচারহীন।


উদ্ধৃতিসমূহ


নোট করুন যে অন্যরা বাস্তুসংক্রান্ত তাত্পর্যপূর্ণ সমস্যা সম্পর্কিত কিংয়ের পদ্ধতির সমালোচনা করেছেন; ডেভিড ফ্রিডম্যান একটি উল্লেখযোগ্য উদাহরণ। ফ্রিডম্যান এবং তাঁর সহকারীরা কিংয়ের বইটিতে উপরে দেওয়া উদ্ধৃত প্রতিবেদনটি দিয়েছেন: citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/… অবশ্যই, কিংয়ের প্রতিক্রিয়া রয়েছে এবং ফ্রিডম্যান এট আল। প্রতিক্রিয়াটির প্রতিক্রিয়াটির একটি প্রতিক্রিয়া আছে ... আপনি কী করতে চেষ্টা করছেন এবং আপনার কাছে কী ডেটা রয়েছে তা আমি যথেষ্ট পরিমাণে বুঝতে পারি না, তবে আমি সাধারণত বাস্তুসংস্থানগত অনুক্রমের ধরণের বিশ্লেষণগুলি সম্পর্কে খুব সন্দেহবাদী।
চার্লি

হ্যাঁ @ চর্লি আমি সম্মত (এবং আমি বিশেষত ফ্রিডম্যানের বিষয়টি সাধারণভাবে গ্রহণ করা উপভোগ করি)। আংশিক কারণেই আমি আমার পোস্টের শেষে সাধারণ সাহিত্যের সমষ্টি পক্ষপাতের দিকে ইঙ্গিত করি। "আপনি কী করার চেষ্টা করছেন এবং আপনার কাছে কী ডেটা রয়েছে তা আমি পুরোপুরি বুঝতে পারি না" তবে আপনি সাধারণত বাস্তুসংস্থান সম্পর্কিত অনুক্রমের ধরণের বিশ্লেষণ সম্পর্কে খুব সন্দেহবাদী বলে এই বিবৃতিটি দিয়ে আমি কী বোঝাতে চাইছি তা পুরোপুরি নিশ্চিত নই this কিং এবং ফ্রিডম্যান উভয়ই ডেটা ভাগ না করার বিষয়ে অভিযোগ করছেন?
অ্যান্ডি

@Andy এই প্রযুক্তিটি কি অর্থনীতিবিদদের হিসাবে আংশিকভাবে চিহ্নিত ডিস্ট্রিবিউশন (জানতে একই springer.com/statistics/statistical+theory+and+methods/book/... )?
স্টাসকে

অ্যান্ডি, না, অস্পষ্টতার জন্য দুঃখিত। আমি আসলে ওপি-তে কথা বলছিলাম। তার যদি ছোট এলাকায় ফ্রিকোয়েন্সি টেবিল থাকে এবং ছোট এলাকা পর্যায়ে পরিসংখ্যান পেতে চায় তবে কী অনুপস্থিত? আমি অনুমান করি যে আপনার পোস্টে প্রস্তাবিত হিসাবে তাঁর অবশ্যই অবশ্যই মার্জিন থাকতে হবে, তবে ঘরের বিষয়বস্তু নয়।
চার্লি

@ স্টাস্ক, আমি জানি না। আমি বইটিতে অ্যাক্সেস পেয়ে কিং এই সপ্তাহের শেষের দিকে মানসকির কোনও রেফারেন্স দেয় কিনা তা পরীক্ষা করে দেখব। অ্যাবস্ট্রাক্টে পরিবেশগত অনুমানের উল্লেখ করা কিছু ওভারল্যাপ সম্ভবত রয়েছে দু'জনের মধ্যে সংঘটন অন্বেষণের আরেকটি সম্ভাব্য (নিখরচায়) উত্স হ'ল "বাস্তুশাস্ত্রীয় অনুক্রমের নতুন পদ্ধতিগুলি" ( তাঁর ওয়েবসাইটে সম্পূর্ণ পোস্ট করা হয়েছে )
এন্ডে ডাব্লু

2

আমি নিশ্চিত নই যে এর জন্য সাহিত্যে একটি সু-সংজ্ঞায়িত উত্তর উপস্থিত রয়েছে, গুগল অনুসন্ধান মূলত ছোট ছোট অঞ্চলগুলির অনুমানের ক্ষেত্রে মূলত তিনটি ব্যবহারযোগ্য রেফারেন্স দেয়। ফেফারম্যান (২০০২) কাগজের ৪ ধারায় স্বতন্ত্র প্রতিক্রিয়ার পরিবর্তনশীলগুলি নিয়ে আলোচনা করেছেন তবে এগুলি অদ্বিতীয় মডেল হবে। অবশ্যই, শ্রেণিবিন্যাসিক বায়েশিয়ান পদ্ধতিগুলি ( রাও 2003, Ch। 10 ) দিয়ে আপনি যেকোন ধরণের আশ্চর্য কাজ করতে পারেন, তবে শেষ পর্যন্ত যদি আপনি নিজেকে কেবল আপনার প্রিয়ারের প্রতিলিপি করতে দেখেন (কারণ আপনার কাছে খুব অল্প ডেটা রয়েছে), এটি ভয়ানক হবে be আপনার অনুকরণ ব্যায়াম ফলাফল। তদুপরি, রাও কেবল অবিচ্ছিন্ন চলকগুলির সাথে আচরণ করে।

আমার ধারণা, সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জ হ'ল কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের মধ্যবর্তী এবং ছোট-অঞ্চলের উপাদানগুলিতে ক্ষয়। 1% নমুনা সহ, আপনার কেবলমাত্র আপনার SAE থেকে 3 টি পর্যবেক্ষণ থাকবে, সুতরাং অভ্যন্তরের অংশটির একটি স্থিতিশীল অনুমান পাওয়া খুব কঠিন।

আমি যদি আপনার জুতাগুলিতে থাকি, তবে আমি ছোট অঞ্চলের মাল্টিভিয়ারেট এলোমেলো প্রভাব সহ ফেফারম্যানের মডেলটির মাল্টিভারিয়েট বর্ধনের চেষ্টা করতাম। ডিজাইন-ভিত্তিক কোনও কাজ না করে আপনি এইটির জন্য একটি শ্রেণিবদ্ধ বায়েশিয়ান মডেলটি সহ শেষ করতে পারেন।

আপডেট (এই উত্তরে অ্যান্ডির মন্তব্যে সম্বোধন করার জন্য): ছোট অঞ্চল অনুমানের জন্য বুটস্ট্র্যাপ পদ্ধতি ( লাহিড়ী 2003 ) বিশেষত অধ্যয়ন থেকে একটি প্রশংসনীয় জনগোষ্ঠীকে পুনরায় তৈরি করুন। বুটস্ট্র্যাপ অনুশীলনের ফোকাসটি যখন ছোট ক্ষেত্রের অনুমানের বৈকল্পিকগুলি নির্ণয় করা হয় তবে পদ্ধতিগুলি পোস্ট হওয়া সমস্যার সাথে আগ্রহ এবং প্রাসঙ্গিক হওয়া উচিত।


আমি গুগল অনুসন্ধানের ভিত্তিতে কোনও সাহিত্যের অবস্থানের মূল্যায়ন করব না। আমি নিশ্চিত নই যে ছোট ক্ষেত্রের প্রাক্কলনটি লেখক এই উদাহরণটিতে যা খুঁজছেন তা হ'ল। যতদূর আমি বুঝতে পেরেছি যে সাহিত্যটি ছোট ক্ষেত্রগুলিতে বৈশিষ্ট্যগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার ( ক্রেগিলার এবং বার্ক, ২০১০ ), বা একক ইউনিটে প্রতি বিছিন্ন সংখ্যার নমুনার ভিত্তিতে মাল্টি-লেভেল মডেলগুলির পরামিতিগুলির অনুমানের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে ।
অ্যান্ডি

আমি নিশ্চিত নই যে ছোট ক্ষেত্রের অনুমান আমি করতে চাই I আমি এটি বুঝতে পেরেছি, ছোট অঞ্চল অনুমান সংক্ষিপ্তসার পরিসংখ্যানগুলিতে একটি ছোট অঞ্চলে কয়েকটি নমুনা থেকে যেতে চায় area আমি বিপরীতটি খুঁজছি (একটি বৃহত অঞ্চল জনসংখ্যা বিতরণ এবং ছোট অঞ্চল সামগ্রিক সংক্ষিপ্ত পরিসংখ্যান থেকে একটি সিমুলেটেড ছোট অঞ্চলের জনসংখ্যার দিকে যেতে)। লাহিড়ী 2003 এখানে একটি ভাল সূচনা পয়েন্ট মনে হচ্ছে।
fmark
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.