Corrigeren van selectiebias in monsters
Korte AI Samenvatting
Deze dissertatie behandelt het corrigeren van selectiebias in niet-probabilistische monsters. Het stelt een nieuw raamwerk voor dat gebruikmaakt van pseudo-gewichten en refereert naar een referentie probabilistisch monster. De resultaten tonen de effectiviteit aan van technieken zoals SMOTE bij het omgaan met ongebalanceerde monsters.
Uitgebreide AI Samenvatting
De dissertatie 'Corrigeren van selectiebias in niet-probabilistische monsters' onderzoekt de uitdagingen van het schatten van statistieken vanuit monsters waarvan de inclusiekans onbekend is. Het introduceert een innovatief raamwerk voor het corrigeren van selectiebias door het construeren van een s...
Maak een gratis account aan
Krijg direct toegang tot 5 uitgebreide samenvattingen per dag. Upgrade naar Premium voor onbeperkte toegang tot alle features!
Deze samenvattingen zijn automatisch gegenereerd door AI. Controleer altijd de originele tekst voor de meest accurate informatie. Fouten gevonden? Neem contact op .
Originele Tekst
Web pagina bron informatie
Document Informatie
Correcting selection bias in nonprobability samples by pseudo-weighting | CBS
//www.cbs.nl/en-gb/background/2025/25/correcting-selection-bias-in-nonprobability-samples-by-pseudo-weighting
Cbs.nl
Vergelijkbare Documenten van web:cbs
Ontdek vergelijkbare documenten
Als premium lid krijg je toegang tot vergelijkbare documenten die relevant zijn voor dit beleidsstuk. Dit helpt je om gerelateerde ontwikkelingen en beslissingen te ontdekken.
Ontdek BeleidsRadar Premium
Probeer nu 2 weken lang alle Premium features uit voor slechts €1! Ontdek de kracht van BeleidsRadar Premium: onbeperkt zoeken, persoonlijke updates over beleidsveranderingen, en experimenteer met onze BeleidsradarGPT assistent. Na de proefperiode betaal je €39 per maand.
