2026 Utrecht
F 46 completedPipeline State
completedPipeline Metadata
AI Prompt
Catalog Information
A simulation framework that compares non‑probability survey estimators using quantile‑based covariate representations.
Description
This project implements a simulation study that evaluates inverse probability weighting (IPW), mass imputation (MI), and doubly robust (DR) estimators under various covariate basis specifications. It generates non‑probability samples from a synthetic population with continuous and binary outcomes, runs 500 replications, and uses parallel processing for reproducibility. The study examines how different quantile‑based representations—quartiles, deciles, and combinations with main covariates—affect bias, variance, and confidence‑interval coverage. Targeted at survey researchers and statisticians, it provides a reproducible benchmark for assessing estimator performance in complex selection mechanisms. The results are saved as RDS files and accompanied by Quarto reports for detailed analysis.
الوصف
يقدم هذا المشروع دراسة محاكاة مقارنة بين مقدرات الاستطلاع غير الاحتمالية باستخدام تمثيلات متغيرات التوزيع على أساس الكمية. يتضمن تحليلًا لمقدرات الوزن العكسي (IPW)، والتقدير بالاستبدال (MI)، والتقدير المزدوج القوي (DR) تحت إعدادات مختلفة لتمثيل المتغيرات، مثل المتغيرات الأصلية، والمؤشرات الكمية عند الربع، والـ deciles، وغيرها. تُجرى المحاكاة على عينة غير احتمالية مستخرجة من مجتمع محاكاة يتضمن نتائج مستمرة ومتغيرة ثنائية، مع تشغيل 500 تكرار باستخدام الحوسبة المتوازية لضمان التكرار. يستهدف الباحثين في مجال الإحصاء والبحوث الاستطلاعية الباحثين الذين يحتاجون إلى تقييم دقة وأداء المقدرات في ظروف اختيار غير خطية أو غير متجانسة. يحل المشروع مشكلة صعوبة قياس الانحياز والتباين في تقديرات الاستطلاع غير الاحتمالية، ويقدم إطارًا قابلًا للتكرار لتجربة سيناريوهات مختلفة. يميز المشروع نفسه بتركيزه على تمثيلات الكمية الدقيقة والقدرة على تحسين التقديرات عبر استخدام شبكات كميات أكثر دقة مثل الـ deciles.
Novelty
7/10Tags
Claude Models
Quality Score
Strengths
- Good security practices \u2014 no major issues detected
Weaknesses
- No LICENSE file \u2014 legal ambiguity for contributors
- No tests found \u2014 high risk of regressions
- No CI/CD configuration \u2014 manual testing and deployment
- Potential hardcoded secrets in 1 files
- 179 duplicate lines detected \u2014 consider DRY refactoring
- 1 'god files' with >500 LOC need decomposition
Recommendations
- Add a test suite \u2014 start with critical path integration tests
- Set up CI/CD (GitHub Actions recommended) to automate testing and deployment
- Add a linter configuration to enforce code style consistency
- Add a LICENSE file (MIT recommended for open source)
- Move hardcoded secrets to environment variables or a secrets manager
Security & Health
Languages
Frameworks
Concepts (1)
| Category | Name | Description | Confidence | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Repobility (the analyzer behind this table) · https://repobility.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| auto_description | Project Description | Simulation study comparing non-probability survey estimators using quantile-based covariate representations. Prepared for the 2026 Utrecht conference. | 80% | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Embed Badge
Add to your README:
