論文の概要: A step towards the integration of machine learning and classic model-based survey methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07521v2
• Date: Thu, 10 Jul 2025 17:52:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-14 18:03:54.020934
• Title: A step towards the integration of machine learning and classic model-based survey methods
• Title（参考訳）: 機械学習と古典的モデルベースサーベイ手法の統合に向けて
• Authors: Tomasz Żądło, Adam Chwila,
• Abstract要約: 従来の調査における機械学習手法の使用は依然として非常に限られている。 本稿では,これらのアルゴリズムが支持する予測器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The usage of machine learning methods in traditional surveys including official statistics, is still very limited. Therefore, we propose a predictor supported by these algorithms, which can be used to predict any population or subpopulation characteristics. Machine learning methods have already been shown to be very powerful in identifying and modelling complex and nonlinear relationships between the variables, which means they have very good properties in case of strong departures from the classic assumptions. Therefore, we analyse the performance of our proposal under a different set-up, which, in our opinion, is of greater importance in real-life surveys. We study only small departures from the assumed model to show that our proposal is a good alternative, even in comparison with optimal methods under the model. Moreover, we propose the method of the ex ante accuracy estimation of machine learning predictors, giving the possibility of the accuracy comparison with classic methods. The solution to this problem is indicated in the literature as one of the key issues in integrating these approaches. The simulation studies are based on a real, longitudinal dataset, where the prediction of subpopulation characteristics is considered.
• Abstract（参考訳）: 公式統計を含む従来の調査における機械学習手法の使用は、依然として非常に限られている。 そこで本研究では,これらのアルゴリズムが支持する予測器を提案する。 機械学習の手法は、変数間の複雑で非線形な関係を同定しモデル化する上で、すでに非常に強力であることが示されている。 そこで我々は,提案手法を異なる設定で分析し,実生活調査においてより重要であると考えている。 提案手法が最適手法と比較しても,提案手法が優れた代替案であることを示すため,仮定モデルからわずかに逸脱したのみである。 さらに,機械学習予測器のエクアンテ精度推定手法を提案し,従来の手法との比較を行った。 この問題の解決策は、これらのアプローチを統合する上で重要な問題の1つとして文献に示されている。 シミュレーション研究は, 個体群特性の予測を考慮に入れた, 実時間データセットに基づく。

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