Survey sampling targeted inference

Abstract : We deal with the practical construction of confidence intervals (CIs) for a real-valued, smooth parameter by targeted learning, when sample size is so large that the resulting computational problems cannot be skirted. We propose to carry out targeted learning on a sub-sample selected with unequal inclusion probabilities based on easy to observe summary measures of the data. As examples, we show how to use Sampford's and determinantal survey sampling designs. The inclusion probabilities can be optimized to the reduce the width of the CIs. A simulation study illustrates our results.
Type de document :
Pré-publication, Document de travail
2016
Liste complète des métadonnées


https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01359219
Contributeur : Antoine Chambaz <>
Soumis le : vendredi 2 septembre 2016 - 07:56:24
Dernière modification le : jeudi 20 juillet 2017 - 09:25:59
Document(s) archivé(s) le : dimanche 4 décembre 2016 - 10:09:46

Fichier

surveySamplingTMLE_HAL.pdf
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01359219, version 1

Collections

Citation

Antoine Chambaz, Emilien Joly, Xavier Mary. Survey sampling targeted inference. 2016. <hal-01359219>

Partager

Métriques

Consultations de
la notice

126

Téléchargements du document

47