POST-STRATIFICATION in Vietnamese translation

• phân tầng sau
• hậu phân tầng

Examples of using Post-stratification in English and their translations into Vietnamese

This approach has deep connections to three large areas in statistics- model-based post-stratification(Little 1993), imputation(Rubin 2004), and small area estimation(Rao and Molina 2015).
Cách tiếp cận này có kết nối sâu sắc với ba khu vực lớn trong thống kê- dựa trên mô hình sau phân tầng( Little 1993), khoản tính( Rubin 2004), và ước lượng diện tích nhỏ( Rao and Molina 2015).

They then adjust for the non-representativeness of data using model-based post-stratification(Mr. P), and compare the adjusted estimates with those estimated using probability-based GSS/Pew surveys.
Họ sau đó điều chỉnh cho các phi- đại diện của dữ liệu sử dụng dựa trên mô hình sau phân tầng( Ông P), và so sánh dự toán điều chỉnh với những ước tính sử dụng các cuộc điều tra GSS/ Pew xác suất dựa trên.

to other sampling approaches(e.g., stratified sampling) and other adjustment approaches(e.g., post-stratification).
các phương pháp điều chỉnh khác( ví dụ, sau phân tầng).

shown the bias that nonresponse can introduce both without and with post-stratification adjustments.
không có và với các điều chỉnh sau phân tầng.

In fact, as we will see below, both approaches basically rely on the same estimation method: post-stratification. Second, there have been many developments in the collection and analysis of non-probability samples.
Trong thực tế, như chúng ta sẽ thấy dưới đây, cả hai phương pháp cơ bản dựa trên các phương pháp ước lượng như nhau: sau phân tầng.

If you can chop up the population into homogeneous groups such that the response propensities are the same for everyone in each group, then post-stratification will produce unbiased estimates.
Nếu bạn có thể cắt giảm dân số thành các nhóm đồng nhất sao cho các mệnh lệnh phản ứng giống nhau đối với mọi người trong mỗi nhóm, thì phân tầng sau sẽ tạo ra các ước tính không thiên vị.

Thus, Wang and colleagues used an approach that combined multilevel regression and post-stratification, so they called their strategy multilevel regression with post-stratification or, more affectionately,“Mr. P.” When Wang and colleagues used Mr. P.
Do đó, Wang và các cộng sự đã sử dụng một phương pháp kết hợp hồi qui đa tầng và phân tầng sau, vì vậy họ gọi chiến lược hồi quy đa cấp của chiến lược của họ với phân tầng sau hoặc trìu mến hơn,“ ông P.” Khi Wang và các đồng nghiệp sử dụng ông P.

uses a technique called multilevel regression and post-stratification(MRP, sometimes called“Mister P”) that allows researchers to estimate cell means
hồi quy đa cấp và hậu phân tầng( MRP, đôi khi được gọi là" Mister P")

and model-based post-stratification(which itself is closely related to Mr. P., the method I described earlier in the chapter)(Little 1993).
imputation( Rubin 2004), và phân tầng sau dựa trên mô hình chính nó liên quan chặt chẽ với ông P., phương pháp tôi đã mô tả trước đó trong chương này( Little 1993).

using post-stratification will produce unbiased estimates if everyone in New York has the same probability of participating
sử dụng hậu phân tầng sẽ sản xuất ước lượng không chệch nếu tất cả mọi người ở New

and model-based post-stratification(which itself is closely related to Mr. P., the method I described earlier in the chapter)(Little 1993).
imputation( Rubin 2004), và phân tầng sau dựa trên mô hình chính nó liên quan chặt chẽ với ông P., phương pháp tôi đã mô tả trước đó trong chương này( Little 1993).

However, if researchers can adjust for the biases in the sampling process(e.g., post-stratification) or control the sampling process somewhat(e.g., sample matching), they can produce better estimates, and even estimates of sufficient quality for most purposes.
Tuy nhiên, nếu các nhà nghiên cứu có thể điều chỉnh cho những định kiến trong quá trình lấy mẫu( ví dụ, sau phân tầng) hoặc kiểm soát quá trình lấy mẫu hơi( ví dụ, kết hợp mẫu), họ có thể sản xuất ước tính tốt hơn, và thậm chí cả các ước tính về chất lượng đủ cho hầu hết các mục đích.

It is worth learning a bit more about their approach because it builds intuition about post-stratification, and the particular version Wang and colleagues used is
Đó là giá trị học tập nhiều hơn một chút về cách tiếp cận của họ, vì nó được xây dựng trực giác về sau phân tầng, và các phiên bản đặc biệt Wang

However, amplified asking has deep connections to three large areas in statistics- model-based post-stratification(Little 1993), imputation(Rubin 2004), and small-area estimation(Rao and Molina 2015)-
Tuy nhiên, chào bán khuếch đại có kết nối sâu sắc với ba khu vực lớn trong thống kê- dựa trên mô hình sau phân tầng( Little 1993),

Whereas post-stratification typically involves chopping the population into hundreds of groups, Wang and colleagues divided the population into
Trong khi sau phân tầng thường liên quan đến việc cắt giảm dân số thành hàng trăm nhóm,

I was very positive about post-stratification.
tôi rất lạc quan về phân tầng sau.

One common technique for utilizing auxiliary information is post-stratification.
Một kỹ thuật phổ biến để sử dụng thông tin phụ trợ là phân tầng sau.

It turns out that the bias of the post-stratification estimator is.
Nó chỉ ra rằng sự thiên vị của ước tính phân tầng sau là.

One way to think about it is that post-stratification is like approximating stratification after the data has already been collected.
Một cách để suy nghĩ về nó là phân tầng sau giống như phân tầng xấp xỉ sau khi dữ liệu đã được thu thập.

Thus, as the number of groups used in post-stratification gets larger, the assumptions needed
Do đó, khi số nhóm được sử dụng trong phân tầng sau lớn hơn,