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Supervised network prediction for household statistics
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AI
DOI：10.1093/jrsssa/qnaf181.png)
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摘要
En 中文
基于来自行政来源的相关数据，生成类似普查的家庭统计数据是可能的。然而，地址登记错误通常会带来偏差结果。在假设可以通过调查识别样本地址中的家庭的前提下，我们开发了一种针对样本外地址家庭的监督网络预测方法。一个基于挪威家庭登记处真实数据的案例应用，用于证明所提出的建模方法相较于现有实用替代方案的优势。
Keyword:
community detection
graph representation learning
network modelling
prediction accuracy
spectral embeddings
期刊
J
IF:
1.6
论文数:
183
被引数:
0
机构
引用论文
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A Distance Metric for Modeling the Quality of Administrative Records for Use in the 2020 U.S. Census用于2020年美国人口普查的行政记录质量建模的距离度量
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