Estoy trabajando con algunos datos de la encuesta que utiliza probabilidad de pesos. Un número de fuentes explican que la probabilidad basada en pruebas y ajuste de las estadísticas como posibilidad de relación, AIC y BIC no son válidos en el contexto de la ponderación de la MLE.
Hay otras pruebas, estadísticas o gráficos que se pueden utilizar en este contexto, para obtener una idea de cómo un modelo realiza en relación a otro modelo?
¿Qué tipo de plan de muestreo tiene usted? Estoy familiarizado con los métodos de Caso-cohorte y caso-control Anidados de muestreo. Creo que cualquier tipo de independiente (con reemplazo) de muestreo también puede ser fácilmente tratado, porque los pesos son condicionalmente independientes dado los datos, por lo tanto estándar empírica de la teoría de la probabilidad puede ser utilizada para justificar por ejemplo, la puntuación de los tests basados en la ponderación de la razón de verosimilitud.
Calcular el efecto de la fuerza para la sensibilidad (ESS) de cada modelo. ESS es una normativa índice en el que 0 = precisión de la clasificación esperado por azar, y el 100 = perfecto, errorless clasificación.
Este artículo en PDF se muestra cómo calcular la ESS, y cómo explícitamente maximizar la precisión de la clasificación (y ESS) de la modelo.
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