RT - Journal Article T1 - Nonresponse Prediction in an Establishment Survey Using Combination of Machine Learning Methods JF - Andishe-_ye-Amari YR - 2021 JO - Andishe-_ye-Amari VO - 25 IS - 1 UR - http://andisheyeamari.irstat.ir/article-1-815-fa.html SP - 101 EP - 109 K1 - Classification and regression trees K1 - logistic regression K1 - nonresponse K1 - Support vector machine AB - بی‌پاسخی در آمارگیری‌ها منبعی برای بروز خطا در نتایج آمارگیری است و سازمان‌های ملی آماری همواره به دنبال راهکارهایی برای کنترل و کاهش آن هستند. پیش‌بینی واحدهای نمونه‌گیری بی‌پاسخ در آمارگیری قبل از اجرای آمارگیری از جمله راهکارهایی است که می‌تواند کمک زیادی به کاهش و مرتفع نمودن مشکل بی‌پاسخی آمارگیری داشته باشد. با توسعه‌های اخیر فناوری و تسهیل در محاسبات پیچیده امکان به کارگیری روش‌های یادگیری آماری، مانند درخت‌های رگرسیون و رده‌بندی یا ماشین بردار پشتیبان در بسیاری از مسائل از جمله پیش‌بینی بی‌پاسخی واحدهای نمونه‌گیری در آمارگیری‌ها فراهم شده است. در این مقاله ضمن مرور کلی روش‌های فوق، واحدهای نمونه‌گیری بی‌پاسخ در یک آمارگیری کارگاهی با استفاده از آن‌ها پیش‌بینی شده و نشان داده می‌شود ترکیب روش‌های فوق دارای دقت بیشتری در پیش‌بینی درست بی‌پاسخی نسبت به هر کدام از روش‌های تکی است. LA eng UL http://andisheyeamari.irstat.ir/article-1-815-fa.html M3 ER -