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Efficiency, Sparsity and Validity in Analyzing Complex Survey Data

Efficiency, Sparsity and Validity in Analyzing Complex Survey Data
分析复杂调查数据的效率、稀疏性和有效性
批准号：
RGPIN-2015-05613
负责人：
Wu, Changbao
金额：
$2.26万
依托单位：
University of Waterloo
依托单位国家：
加拿大
项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
财政年份：
2015
资助国家：
加拿大
项目状态：
已结题
起止时间：
2015-01-01 至 2016-12-31
来源：
https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=590531
关键词：
EfficiencySparsityValidityAnalyzingComplex

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Large scale complex surveys play an important role in providing information for policy makers and the general public as well as many scientific areas, such as public health and social science research. The proposed research addresses three critical aspects of complex survey data analysis, namely,
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Challenges and Emerging Issues in Official Statistics and Survey Methodology
  • 批准号：
    RGPIN-2020-04345
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $3.13万
  • 财政年份：
    2022
  • 负责人：
    Wu, Changbao
  • 依托单位：
    University of Waterloo
Challenges and Emerging Issues in Official Statistics and Survey Methodology
  • 批准号：
    RGPIN-2020-04345
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $3.13万
  • 财政年份：
    2021
  • 负责人：
    Wu, Changbao
  • 依托单位：
    University of Waterloo
Challenges and Emerging Issues in Official Statistics and Survey Methodology
  • 批准号：
    RGPIN-2020-04345
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $3.13万
  • 财政年份：
    2020
  • 负责人：
    Wu, Changbao
  • 依托单位：
    University of Waterloo
Efficiency, Sparsity and Validity in Analyzing Complex Survey Data
  • 批准号：
    RGPIN-2015-05613
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $2.26万
  • 财政年份：
    2019
  • 负责人：
    Wu, Changbao
  • 依托单位：
    University of Waterloo
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