首页> 外文OA文献 >The Study on Handling Sampling Weights Associated with the Survey Data When Applying Data Mining Methods——Based on the Method of Re-sampling with PPWWR
【2h】

The Study on Handling Sampling Weights Associated with the Survey Data When Applying Data Mining Methods——Based on the Method of Re-sampling with PPWWR

机译:应用数据挖掘方法处理与调查数据相关的采样权重的研究-​​基于PPWWR的重采样方法

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

在将数据挖掘方法应用于抽样调查数据时,会遇到抽样权重的处理问题。本文提出采用放回的、与样本单元权数大小成比例的再抽样方法,简称PPWWr再抽样,来实现“事后“自加权设计。实现“事后“自加权设计后的子样本可忽略掉样本权数,直接采用常规的图示方法和数据挖掘算法进行分析。随后,基于2007中国公民科学素质调查贵州省数据,通过模拟分析讨论了PPWWr再抽样子样本的样本量问题,发现MAX(n,5%n)是一个比较合适的样本量。这一结论可能为其他大型复杂抽样调查数据的数据挖掘实施问题提供借鉴。
机译:在将数据挖掘方法应用于抽样调查数据时,会遇到抽样权重的处理问题。本文提出采用放回的、与样本单元权数大小成比例的再抽样方法,简称PPWWr再抽样,来实现“事后“自加权设计。实现“事后“自加权设计后的子样本可忽略掉样本权数,直接采用常规的图示方法和数据挖掘算法进行分析。随后,基于2007中国公民科学素质调查贵州省数据,通过模拟分析讨论了PPWWr再抽样子样本的样本量问题,发现MAX(n,5%n)是一个比较合适的样本量。这一结论可能为其他大型复杂抽样调查数据的数据挖掘实施问题提供借鉴。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号