論文の概要: Predicting Census Survey Response Rates With Parsimonious Additive Models and Structured Interactions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.11328v5
- Date: Sun, 06 Apr 2025 02:27:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-08 14:07:01.988153
- Title: Predicting Census Survey Response Rates With Parsimonious Additive Models and Structured Interactions
- Title（参考訳）: 擬似付加モデルと構造化相互作用によるセンサスサーベイ応答率の予測
- Authors: Shibal Ibrahim, Peter Radchenko, Emanuel Ben-David, Rahul Mazumder,
- Abstract要約: 本研究では, フレキシブルで解釈可能な非パラメトリックモデル群を用いて, アンケート応答率を予測することの問題点を考察する。
この研究は、米国国勢調査局(US Census Bureau)の有名なROAMアプリケーションによって動機付けられている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.818275315985971
- License:
- Abstract: In this paper, we consider the problem of predicting survey response rates using a family of flexible and interpretable nonparametric models. The study is motivated by the US Census Bureau's well-known ROAM application, which uses a linear regression model trained on the US Census Planning Database data to identify hard-to-survey areas. A crowdsourcing competition (Erdman and Bates, 2016) organized more than ten years ago revealed that machine learning methods based on ensembles of regression trees led to the best performance in predicting survey response rates; however, the corresponding models could not be adopted for the intended application due to their black-box nature. We consider nonparametric additive models with a small number of main and pairwise interaction effects using $\ell_0$-based penalization. From a methodological viewpoint, we study our estimator's computational and statistical aspects and discuss variants incorporating strong hierarchical interactions. Our algorithms (open-sourced on GitHub) extend the computational frontiers of existing algorithms for sparse additive models to be able to handle datasets relevant to the application we consider. We discuss and interpret findings from our model on the US Census Planning Database. In addition to being useful from an interpretability standpoint, our models lead to predictions comparable to popular black-box machine learning methods based on gradient boosting and feedforward neural networks - suggesting that it is possible to have models that have the best of both worlds: good model accuracy and interpretability.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, フレキシブルかつ解釈可能な非パラメトリックモデル群を用いて, アンケート応答率の予測問題について考察する。
この研究は、米国国勢調査局(US Census Bureau)の有名なROAMアプリケーションによって動機付けられており、米国国勢調査計画データベース(US Census Planning Database)データに基づいてトレーニングされた線形回帰モデルを用いて、困難な地域を特定する。
10年以上前に組織されたクラウドソーシングコンペ(Erdman and Bates, 2016)では、回帰木のアンサンブルに基づく機械学習手法が、調査応答率を予測する上で最高のパフォーマンスをもたらすことが明らかになった。
我々は、$\ell_0$-based penalization を用いて、主および対の相互作用効果の少ない非パラメトリック加法モデルを考える。
方法論的観点から,推定者の計算的・統計的側面を考察し,強い階層的相互作用を取り入れた変種について考察する。
当社のアルゴリズム(GitHubでオープンソース)は、スパース付加モデルのための既存のアルゴリズムの計算フロンティアを拡張して、私たちが検討しているアプリケーションに関連するデータセットを処理できるようにします。
我々は,米国国勢調査計画データベース上で,我々のモデルから得られた知見を議論し,解釈する。
私たちのモデルは、解釈可能性の観点から有用であることに加えて、勾配の上昇とフィードフォワードニューラルネットワークに基づく一般的なブラックボックス機械学習手法に匹敵する予測につながります。
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