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 36 (2020): Edición 4 (December 2020)
Acceso abierto
Comparing the Ability of Regression Modeling and Bayesian Additive Regression Trees to Predict Costs in a Responsive Survey Design Context
James Wagner
James Wagner
,
Brady T. West
Brady T. West
,
Michael R. Elliott
Michael R. Elliott
y
Stephanie Coffey
Stephanie Coffey
| 10 dic 2020
Journal of Official Statistics
Volumen 36 (2020): Edición 4 (December 2020)
Acerca de este artículo
Artículo anterior
Artículo siguiente
Resumen
Referencias
Autores
Artículos en este número
Vista previa
PDF
Cite
Compartir
Publicado en línea:
10 dic 2020
Páginas:
907 - 931
Recibido:
01 ago 2019
Aceptado:
01 may 2020
DOI:
https://doi.org/10.2478/jos-2020-0043
Palabras clave
Survey cost models
,
machine learning
© 2020 James Wagner et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 3.0 License.
James Wagner
University of Michigan,
Brady T. West
University of Michigan,
Michael R. Elliott
University of Michigan,
Stephanie Coffey
U.S. Census Bureau