Iniciar sesión
Registrarse
Restablecer contraseña
Publicar y Distribuir
Soluciones de Publicación
Soluciones de Distribución
Temas
Arquitectura y diseño
Artes
Ciencias Sociales
Ciencias de la Información y Bibliotecas, Estudios del Libro
Ciencias de la vida
Ciencias de los materiales
Deporte y tiempo libre
Estudios clásicos y del Cercano Oriente antiguo
Estudios culturales
Estudios judíos
Farmacia
Filosofía
Física
Geociencias
Historia
Informática
Ingeniería
Interés general
Ley
Lingüística y semiótica
Literatura
Matemáticas
Medicina
Música
Negocios y Economía
Química
Química industrial
Teología y religión
Publicaciones
Revistas
Libros
Actas
Editoriales
Blog
Contacto
Buscar
EUR
USD
GBP
Español
English
Deutsch
Polski
Español
Français
Italiano
Carrito
Home
Revistas
Journal of Official Statistics
Volumen 33 (2017): Edición 1 (March 2017)
Acceso abierto
Three Methods for Occupation Coding Based on Statistical Learning
Hyukjun Gweon
Hyukjun Gweon
,
Matthias Schonlau
Matthias Schonlau
,
Lars Kaczmirek
Lars Kaczmirek
,
Michael Blohm
Michael Blohm
y
Stefan Steiner
Stefan Steiner
| 21 feb 2017
Journal of Official Statistics
Volumen 33 (2017): Edición 1 (March 2017)
Acerca de este artículo
Artículo anterior
Artículo siguiente
Resumen
Referencias
Autores
Artículos en este número
Vista previa
PDF
Cite
Compartir
Publicado en línea:
21 feb 2017
Páginas:
101 - 122
Recibido:
01 mar 2016
Aceptado:
01 oct 2016
DOI:
https://doi.org/10.1515/jos-2017-0006
Palabras clave
Automated coding
,
Machine learning
,
ISCO-88
,
ALLBUS
© by Hyukjun Gweon
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 License.
Hyukjun Gweon
Department of Statistics and Actuarial Science, University of Waterloo, 200 University Avenue West, Waterloo, Ontario N2L 3G1
Canada
Matthias Schonlau
Department of Statistics and Actuarial Science, University of Waterloo, 200 University Avenue West, Waterloo, Ontario N2L 3G1
Canada
Lars Kaczmirek
GESIS – Leibniz-Institute for the Social Sciences, PO Box 12 21 55, D-68072 Mannheim,
Germany
Michael Blohm
GESIS – Leibniz-Institute for the Social Sciences, PO Box 12 21 55, D-68072 Mannheim,
Germany
Stefan Steiner
Department of Statistics and Actuarial Science, University of Waterloo, 200 University Avenue West, Waterloo, Ontario N2L 3G1
Canada