Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "item" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    COMPARING PROPORTIONS OF SENSITIVE ITEMS IN TWO POPULATIONS WHEN USING POISSON AND NEGATIVE BINOMIAL ITEM COUNT TECHNIQUES
    Autorzy:
    Kowalczyk, Barbara
    Wieczorkowski, Robert
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/453738.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    sensitive questions
    Poisson and negative binomial item count techniques
    latent data
    two populations
    asymptotic test
    Opis:
    Sensitive attributes are extremely difficult to be measured directly. Recently new indirect methods of questioning, called Poisson and negative binomial item count techniques, have been proposed by [Tian et al. 2014]. This paper focuses on important problem of comparing proportions of sensitive items in two populations when using new indirect method. Proper statistical theory is introduced, including tests for equality of two sensitive proportions followed by derivation of their asymptotic power functions. Simulation studies are conducted to illustrate the problem.
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2017, 18, 1; 68-77
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    New improved Poisson and negative binomial item count techniques for eliciting truthful answers to sensitive questions
    Autorzy:
    Kowalczyk, Barbara
    Wieczorkowski, Robert
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2034113.pdf
    Data publikacji:
    2022-03-15
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    sensitive questions
    indirect questioning methods
    item count techniques
    Poisson ICT
    negative binomial ICT
    EM algorithm
    Opis:
    Item count techniques (ICTs) are indirect survey questioning methods designed to deal with sensitive features. These techniques have gained the support of many applied researchers and undergone further theoretical development. Latterly in the literature, two new item count methods, called Poisson and negative binomial ICTs, have been proposed. However, if the population parameters of the control variable are not provided by the outside source, the methods are not very efficient. Efficiency is an important issue in indirect methods of questioning due to the fact that the protection of respondents’ privacy is usually achieved at the expense of the efficiency of the estimation. In the present paper we propose new improved Poisson and negative binomial ICTs, in which two control variables are used in both groups, although in a different manner. In the paper we analyse best linear unbiased and maximum likelihood estimators of the proportion of the sensitive attribute in the population in the introduced new models. The theoretical findings presented in the paper are supported by a comprehensive simulation study. The improved procedure allowed the increase of the efficiency of the estimation compared to the original Poisson and negative binomial ICTs.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2022, 23, 1; 75-88
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Optimal Allocation of the Sample in the Poisson Item Count Technique
    Optymalna alokacja próby w badaniu cechy drażliwej
    Autorzy:
    Bernardelli, Michał
    Kowalczyk, Barbara
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/660031.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    alokacja optymalna
    zmienna ukryta
    algorytm EM
    cecha drażliwa
    pytania pośrednie
    eksperyment z listą
    optimal allocation
    latent variable
    EM algorithm
    sensitive question
    indirect questioning
    Poisson item count technique
    Opis:
    Pośrednie metody ankietowania stanowią podstawowe narzędzie stosowane w przypadku pytań drażliwych. Artykuł nawiązuje do nowej, pośredniej metody zaproponowanej w pracy Tiana i wsp. (2014) i dotyczy optymalnej alokacji próby między grupę badaną i kontrolną. W przypadku gdy alokacji dokonuje się w oparciu o estymatory metodą momentów, rozwiązanie optymalne nie nastręcza trudności i zostało podane w pracy Tiana i wsp. (2014). Jednak to estymacja metodą największej wiarogodności ma lepsze własności, w związku z czym wyznaczenie alokacji optymalnej na jej podstawie jest zadaniem, którego rozwiązanie wydaje się mieć większe znaczenie praktyczne. Zadanie to nie jest trywialne, gdyż w przypadku omawianej metody pośredniej drażliwa zmienna badana ma charakter ukryty i jest zmienną nieobserwowalną. Wzór explicite na wariancję estymatora największej wiarogodności nieznanej frakcji cechy drażliwej nie jest dostępny, a sam estymator wyznaczyć można, używając odpowiednich algorytmów numerycznych. Do określenia optymalnej alokacji próby w oparciu o estymatory NW wykorzystane zostały symulacje Monte Carlo oraz iteracyjny algorytm EM
    Indirect methods of questioning are of utmost importance when dealing with sensitive questions. This paper refers to the new indirect method introduced by Tian et al. (2014) and examines the optimal allocation of the sample to control and treatment groups. If determining the optimal allocation is based on the variance formula for the method of moments (difference in means) estimator of the sensitive proportion, the solution is quite straightforward and was given in Tian et al. (2014). However, maximum likelihood (ML) estimation is known from much better properties, therefore determining the optimal allocation based on ML estimators has more practical importance. This problem is nontrivial because in the Poisson item count technique the study sensitive variable is a latent one and is not directly observable. Thus ML estimation is carried out by using the expectation‑maximisation (EM) algorithm and therefore an explicit analytical formula for the variance of the ML estimator of the sensitive proportion is not obtained. To determine the optimal allocation of the sample based on ML estimation, comprehensive Monte Carlo simulations and the EM algorithm have been employed.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2018, 3, 335; 35-47
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies