Search results

1

Imputation of missing values by using raw moments

100%

Sohail M. U., Shabbir J., Sohil F.

Statistics in Transition new series

|

2019

|

vol. 20

|

issue 1

21-40

EN

The estimation of population parameters might be quite laborious and inefficient, when the sample data have missing values. In comparison follow-up visits, the method of imputation has been found to be a cheaper procedure from a cost point of view. In the present study, we can enhance the performance of imputation procedures by utilizing the raw moments of the auxiliary information rather than their ranks, especially, when the ranking of the auxiliary variable is expensive or difficult to do so. Equations for bias and mean squared error are obtained by large sample approximation. Through the numerical and simulation studies it can be easily understood that the proposed method of imputation can outperform their counterparts.

2

Unreported standard errors in meta-analysis

88%

Longford N. T.

Statistics in Transition new series

|

2021

|

vol. 22

|

issue 4

1-17

EN

A study that would otherwise be eligible is commonly excluded from a meta-analysis when the standard error of its treatment-effect estimator, or the estimate of the variance of the outcomes, is not reported and cannot be recovered from the available information. This is wasteful when the estimate of the treatment effect is reported. We assess the loss of information caused by this practice and explore methods of imputation for the missing variance. The methods are illustrated on two sets of examples, one constructed specifically for illustration and another based on a published systematic review.

3

Różne wymiary odpowiedzialności prawnej

63%

Zalewska M.

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Iuridica

|

2016

|

vol. 77

7-10

EN

The legal liability is the issue of vast complexity and hence worth to analyze both on theoretical and practical level. The main goal is to analyze of one of the understandings of legal responsibility, imputation, proposed by Hans Kelsen. Therefore, first the concept of imputation will be described. Secondly, the mechanism will be revealed, which transforms imputation into legal responsibility. The conclusion includes the notion of incompleteness of Pure Theory of Law in application of law field.

PL

Odpowiedzialność prawna jest złożonym zagadnieniem, wartym przeanalizowania zarówno na poziomie teoretycznym, jak i w odniesieniu do konkretnych przypadków praktycznych. Celem niniejszego artykułu jest analiza jednego z ujęć odpowiedzialności prawnej, które zaproponował Hans Kelsen. Zostanie zatem opisana konstrukcja zarachowania, a następnie pokazany mechanizm przełożenia zasady zarachowania na odpowiedzialność prawną. Wnioski bazują na stwierdzeniu niekompletności „czystej teorii prawa” w zakresie stosowania prawa.

4

Missing data estimation based on the chaining technique in survey sampling

63%

Singh Thakur N., Shukla D.

Statistics in Transition new series

|

2022

|

vol. 23

|

issue 4

91-111

EN

Sample surveys are often affected by missing observations and non-response caused by the respondents' refusal or unwillingness to provide the requested information or due to their memory failure. In order to substitute the missing data, a procedure called imputation is applied, which uses the available data as a tool for the replacement of the missing values. Two auxiliary variables create a chain which is used to substitute the missing part of the sample. The aim of the paper is to present the application of the Chain-type factor estimator as a means of source imputation for the non-response units in an incomplete sample. The proposed strategies were found to be more efficient and bias-controllable than similar estimation procedures described in the relevant literature. These techniques could also be made nearly unbiased in relation to other selected parametric values. The findings are supported by a numerical study involving the use of a dataset, proving that the proposed techniques outperform other similar ones.

5

Podstawy matematyczne technik imputacyjnych

38%

Wesołowski J., Tarczyński J.

Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician

|

2016

|

issue 9

7-54

PL

W artykule przedstawiono podstawy metodologii imputacyjnej (w tym metodologii wielokrotnej imputacji), koncentrując się na wyjaśnieniu matematycznej strony zagadnień. Analizowano sytuację, gdy obserwacje tworzące pierwotną próbkę są niezależnymi zmiennymi losowymi o jednakowym rozkładzie, a braki odpowiedzi pojawiają się losowo w sposób niezależny od obserwacji. W szczególności wskazano na problemy pojawiające się, gdy w imputacji wielokrotnej stosowany jest standardowy estymator Rubina wariancji estymatora wielokrotnej imputacji i wskazano na możliwe ulepszenie tego popularnego estymatora. Punktem wyjścia analiz jest sytuacja, gdy za pojawianie się braków odpowiedzi odpowiada mechanizm deterministyczny.

EN

The article presents the basics of imputation methodology (including the methodology of multiple imputation), focusing on understanding its mathematical background. We analyze the situation when observations in the original sample are independent random variables with identical distributions, and response or its lack is modeled by a random mechanism which is independent of observations. In particular, we point out to problems that arise when the standard Rubin estimate of the multiple imputation variance estimator is used. A possible improvement of this popular estimator is indicated. The starting point of the analysis is when the appearance of response deficiencies is caused by a deterministic mechanism.

RU

В статье представлены основы импутационной методологии (в том числе методологии многократной импутации). Внимание в статье сосредоточено на прояснении математической стороны вопросов. Проанализирована ситуация, когда наблюдения формирующие оригинальную выборку являются независимыми случайными величинами с одинаковыми распределениями, а отсутствие ответов появляется случайно независимо от наблюдения. В частности статья указывает на проблемы, которые возникают когда используется стандартная оценка Рубина дисперсии оценки многократной импутации. В статье указано также на возможное улучшение этой популярной оценки. Отправной точкой анализа является ситуация, когда отсутствие ответов обясняет детерминический механизм.

6

Digital population and housing census - the experience of Serbia

38%

Kovačević M., Nikić M., Josipović B., Lakčević S., Pantelić V., Mitrović N., Kolaković A., Korovićh P.

Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician

|

2023

|

vol. 68

|

issue 10

49-70

PL

Celem artykułu jest przedstawienie doświadczeń Republiki Serbii w zakresie organizacji Powszechnego Spisu Ludności, Gospodarstw Domowych i Mieszkań 2022, ze szczególnym uwzględnieniem zagadnień dotyczących zatrudnienia personelu, ram prawnych i finansowania tego badania oraz warunków jego udanej realizacji. Praca skupia się na strategicznych decyzjach w sprawie zbierania danych oraz zastosowania technik informatycznych, takich jak: wykorzystanie danych przestrzennych, cyfrowe metody uzyskiwania danych, uczenie maszynowe, łączenie rekordów czy system monitorujący, mających na celu sprostanie wyzwaniom związanym ze spisem. Autorzy poruszają także kwestie niedostatecznego pokrycia spisu oraz wykorzystania rejestrów administracyjnych do imputacji danych. Ponadto poświęcają uwagę opracowaniu i udoskonalaniu statystycznej ewidencji ludności, dokładności danych, obniżeniu kosztów i zwiększeniu efektywności badania. Główny Urząd Statystyczny Republiki Serbii przeprowadził spis powszechny w sposób cyfrowy, łącząc ten mechanizm z metodami tradycyjnymi (z wyłączeniem samospisu) i posiłkując się rejestrami administracyjnymi w celu imputacji danych. Metoda ta jest w artykule rekomendowana jako najefektywniejszy sposób uzyskania precyzyjnych i wyczerpujących informacji na temat populacji, w tym jej charakterystyki demograficznej, rozmieszczenia przestrzennego i liczebności.

EN

The aim of the paper is to present the experience of the Republic of Serbia in conducting the 2022 Census of Population, Households and Dwellings, focusing on the employment, legal framework and financing of the census as well as on its successful implementation. It discusses strategic decisions on data collection and the integration of information technology - including geospatial data, data collection techniques, machine learning, record linkage and monitoring system - to overcome the challenges posed by the census. The paper addresses the census undercoverage, explores the use of administrative data for item imputation, and examines the development of a statistical population register. The study demonstrates the benefits of adopting a digital-census approach: significant improvement of accuracy, cost reduction and acquired expeditiousness. The Statistical Office of the Republic of Serbia conducted a digital census combined with traditional methods, excluding self-enumeration, along with the use of administrative data for item imputation, and recommends this approach as the most effective way to obtain precise and comprehensive information about a population, including its demographic characteristics, geographic distribution and overall size.

Refine search results

3 Statistics in Transition new series

2 Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician

1 Acta Universitatis Lodziensis. Folia Iuridica

1 Josipović B.

1 Kolaković A.

1 Korovićh P.

1 Kovačević M.

1 Lakčević S.

1 Longford N. T.

1 Mitrović N.

1 Nikić M.

1 Pantelić V.

1 Shabbir J.

1 Shukla D.

1 Singh Thakur N.

1 Sohail M. U.

1 Sohil F.

1 Tarczyński J.

1 Wesołowski J.

1 Zalewska M.

1 2023

1 2022

1 2021

1 2019

2 2016

Imputation of missing values by using raw moments

Unreported standard errors in meta-analysis

Różne wymiary odpowiedzialności prawnej

Missing data estimation based on the chaining technique in survey sampling

Podstawy matematyczne technik imputacyjnych

Digital population and housing census - the experience of Serbia