What is the translation of " POST-STRATIFICATION " in Serbian?

• пост-стратификација
• пост-раслојавања
• пост-стратификацију
• пост-стратификације

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

It turns out that the bias of the post-stratification estimator is.
Испоставља се да је пристрасност пост-стратификационог процењивача.

In fact, as we will see below, both approaches basically rely on the same estimation method: post-stratification.
У ствари, као што ћемо видети у наставку, оба приступа у основи ослањају на истом процјене начин: пост-стратификације.

Construct a situation where post-stratification can decrease the quality of estimates.
Конструишите ситуацију у којој пост-стратификација може смањити квалитет процена.

One common technique for utilizing auxiliary information is post-stratification.
Једна уобичајена техника за кориштење помоћних информација је пост-стратификација.

For more on using post-stratification to adjust for nonresponse, see Smith(1991) and Gelman and Carlin(2002).
Више о коришћењу пост-стратификације да би се прилагодили за не-одговор, погледајте Smith( 1991) и Gelman and Carlin( 2002).

In particular, they used a more sophisticated form of the post-stratification I told you about.
Посебно, користили су софистициранији облик пост-раслојавања сам ти причао.

Roughly, post-stratification helps correct for an imbalanced sample by bringing in auxiliary information about the sizes of the groups.
Грубо, пост-стратификација помаже у исправљању неуравнотеженог узорка довођењем помоћних информација о величинама група.

This massive sample size enabled them to form a huge number of post-stratification groups.
Ова масивна величина узорка омогућила им је да формирају велики број пост-стратификационих група.

One way to think about it is that post-stratification is like approximating stratification after the data has already been collected.
Један од начина размишљања о томе је да пост-стратификација је као апроксимација стратификације након што су подаци већ прикупљени.

Correct for the non-representativeness of your sample using post-stratification or some other technique.
Исправан за не-репрезентативности узорку коришћењем пост-раслојавања или неки други технику.

Thus, as the number of groups used in post-stratification gets larger, the assumptions needed to support the method become more reasonable.
Стога, пошто се број група које се користе у пост-стратификацији повећавају, претпоставке потребне за подршку метода постају разумније.

Correct for the nonrepresentativeness of your sample using post-stratification or some other technique.
Правите за непрепознатљивост вашег узорка користећи пост-стратификацију или неку другу технику.

Post-stratification requires that you know enough to put your respondents into groups and to know the proportion of the target population in each group.
Пост-стратификација захтева да знате довољно да ставите испитанике у групе и да знају пропорције циљне популације у свакој групи.

Thus, the overall bias will be small if the bias in each post-stratification group is small.
Према томе, укупна пристрасност ће бити мала ако је пристрасност у свакој пост-стратификационој групи мала.

In particular, they used post-stratification, a technique that is also widely used to adjust probability samples that have coverage errors and non-response.
Конкретно, они су користили пост-стратификацију, технику која се такође широко користи за прилагођавање узорака вероватноће који имају грешке у покривању и неодговор.

Given this fact, researchers often want to create a huge number of groups for post-stratification.
С обзиром на ову чињеницу, истраживачи често желе да направе велики број група за пост-стратификацију.

But, there are three important points to keep in mind about post-stratification, all of which make it seem more promising.
Али, постоје три важне тачке које треба имати на уму о пост-раслојавања, што све заједно чини да изгледа више обећава.

Post-stratification is part of a more general family of techniques called calibration estimators, see Zhang(2000) for an article-length treatment and Särndal and Lundström(2005) for a book-length treatment.
Пост-стратификација је део општије породице технике под називом процена калибрације, види Зханг( 2000) за третирање дужине Särndal and Lundström( 2005) за третман дужине књиге.

There are two ways that I like to think about making the bias small in each post-stratification group.
Постоје два начина на која волим да размишљам о томе да у свакој пост-слојевитој групи постигнемо пристрасност.

(2015) uses a technique called multilevel regression and post-stratification(“Mr. P.”) that allows researchers to estimate group means even when there are many, many groups.
( 2015) користи технику под називом вишестепена регресија и пост-стратификацију(" г. П.") која дозвољава истраживачима да процене групна средства чак и када има много, много група.

But, Chapter 3(Asking questions) shows that these problems are potentially addressable using post-stratification and sample matching.
Али, Поглавље 3( Постављање питања) показује да су ови проблеми потенцијално адресабилни коришћењем пост-условљавања и усклађивање узорка.

They then adjusted for the non-representativeness of data using model-based post-stratification and compared their adjusted estimates with those from the probability-based GSS and Pew surveys.
Затим су се прилагодили за не-репрезентативност података користећи пост-стратификацију засновану на моделу и упоређивали њихове прилагођене процјене са онима из ГСС и Пев студија заснованих на вјероватноћи.

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.
Ако можете исецкати становништво у хомогене групе тако да су опсег одговора исти за све у свакој групи, онда пост-стратификација ће произвести непристрасне процјене.

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.
Они затим подесите за не-репрезентативности података коришћењем модела заснованог на пост-раслојавања( Мр. П), и упоредити прилагођене процене са онима процењује коришћењем ГСС-/ Пев истраживања вероватноће засноване.

In conclusion, this section has provided a model for probability sampling with non-response and shown the bias that nonresponse can introduce both without and with post-stratification adjustments.
У закључку, овај одељак је обезбедио модел за узорковање вероватноће са неодазивањем и показао је пристрасност да нонреспонсе може увести и без и са пост-стратификационим прилагођавањем.

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 one of the most exciting approaches to weighting non-probability samples.
Вреди научити нешто више о свом приступу, јер гради интуиције о пост-стратификације, а посебно верзија Ванг и његове колеге користи је један од најузбудљивијих приступа на висину узорцима не вероватноће.

If there are only a small number of people in each group, then the estimates will be more uncertain, and in the extreme case where there is a group that has no respondents, then post-stratification completely breaks down.
Ако у свакој групи има само мали број људи, онда ће процјене бити несигурније, ау екстремном случају када постоји група која нема испитанике, пост-стратификација се потпуно разбија.

In other words, thinking back to our example, using post-stratification will produce unbiased estimates if everyone in New York has the same probability of participating and everyone in Alaska has the same probability of participating and so on.
Другим речима, мислећи назад у нашем примеру, користећи пост-раслојавања ће произвести поуздане процене да ли су сви у Њујорку има исту вероватноћу да учествују и сви у Аљасци има исту вероватноћу да учествују и тако даље.

For example, one way in which you can use auxiliary information is post-stratification(recall eq. 3.5 from above).
На пример, један начин на који можете да користите помоћне информације је пост-стратификација( рецимо еквивалент 3. 5 са горње стране).

One example of a design that can lead to unequal probabilities of inclusion is stratified sampling, which is important to understand because it is closely related to the estimation procedure called post-stratification.
Један пример дизајна који може довести до неједнаке вероватноће укључивања јесте стратифицирано узорковање, што је важно схватити зато што је уско повезано с процедуром процјене која се зове пост-стратификација.