Language
Country/Area
No result found
Магия многоуровневой регрессии и постстратификации: как точно оценить предпочтения населения?
В современном обществе понимание предпочтений людей чрезвычайно важно для политики, бизнеса и выработки государственной политики. Многоуровневая регрессия с постстратификацией (MRP) — это мощный статистический метод, который позволяет скорректировать известные различия между выборочной и целевой популяциями для получения более точных оценок.
Этот метод сначала выполняет многоуровневую регрессию и использует постстратификацию для корректировки оценок таким образом, чтобы на них не влияли небольшие выборки и они лучше отражали предпочтения всей популяции.
Рабочий процесс MRP в основном делится на два этапа. Первым шагом является оценка прогнозируемого значения каждой постстратифицированной «ячейки» с помощью многослойного регрессионного моделирования, которое классифицирует ячейки в соответствии с различными характеристиками, такими как возраст, пол и этническая принадлежность. Вторым шагом является постстратификация, в ходе которой вычисляется средневзвешенное значение для корректировки окончательного прогноза.
Таким образом, MRP не только обеспечивает стратегию сглаживания между различными уровнями данных, но и точно фиксирует предпочтения населения конкретных субрегионов.
Технологии и преимущества
Главное преимущество технологии MRP заключается в том, что она может интегрировать данные опросов из большого числа стран и оценивать предпочтения конкретного региона на основе известных географических характеристик. Это устраняет необходимость проведения дорогостоящих обследований в каждом небольшом месте.
Кроме того, MRP позволяет аналитикам извлекать информацию из более крупных выборок, даже если эти выборки менее репрезентативны для конкретного региона, что важно для обеспечения надежных и последовательных результатов. Историческая справка
Технология MRP была впервые предложена Гельманом и Т. Литтлом в 1997 году, которые взяли за основу и расширили идеи Фэя и Хэрриота. В 2009 году Лакс и Филипс впервые применили этот метод для оценки предпочтений избирателей в отдельных штатах США. Впоследствии Уоршоу и Родден (2012) предложили использовать его для оценки общественного мнения на региональном уровне.
На президентских выборах в США в 2012 году Ван и др. использовали данные опроса пользователей Xbox для успешного прогнозирования результатов выборов, продемонстрировав мощные возможности MRP.
Ограничения и расширения
Хотя технология MRP обладает мощными функциями, она все еще имеет определенные ограничения в своем применении. Этот метод лучше всего использовать ближе к дню голосования, поскольку он добавляет переменную времени. Позднее исследователи распространили эту модель на другие области, включая эпидемиологию.
Кроме того, многоуровневую регрессию MRP можно комбинировать с непараметрической регрессией или регуляризованным прогнозированием, а постстратификацию можно применять к переменным, которые не ограничиваются данными переписи, тем самым формируя более гибкую структуру применения.
Станет ли MRP основным инструментом прогнозирования предпочтений в будущем с развитием технологий?
