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  3. Lahiri, Partha [VerfasserIn]; Suntornchost, Jiraphan [VerfasserIn]

    A general Bayesian approach to meet different inferential goals in poverty research for small areas

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    2020

    Erschienen in: Statistics in transition ; 21(2020), 4 vom: Aug., Seite 237-253

  5. Merfeld, Joshua D. [VerfasserIn] ; Lahiri, Partha [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Newhouse, David [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Weber, Michael [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]

    Combining Survey and Geospatial Data can Significantly Improve Gender-Disaggregated Estimates of Labor Market Outcomes

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    Washington, D.C: The World Bank, 2022

  6. Newhouse, David [VerfasserIn] ; Lahiri, Partha [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Merfeld, Joshua [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Ramakrishnan, Anusha Pudugramam [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Swartz, Tom [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]

    Small Area Estimation of Monetary Poverty in Mexico using Satellite Imagery and Machine Learning

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    Washington, D.C: The World Bank, 2022

  9. Merfeld, Joshua D. [VerfasserIn]; Newhouse, David Locke [VerfasserIn]; Weber, Michael [VerfasserIn]; Lahiri, Partha [VerfasserIn]

    Combining survey and geospatial data can significantly improve gender-disaggregated estimates of labor market outcomes

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    Bonn, Germany: IZA - Institute of Labor Economics, June 2022

    Erschienen in: Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit: Discussion paper series ; 15390

  10. Merfeld, Joshua D. [VerfasserIn]; Newhouse, David Locke [VerfasserIn]; Weber, Michael [VerfasserIn]; Lahiri, Partha [VerfasserIn]

    Combining Survey and Geospatial Data Can Significantly Improve Gender-Disaggregated Estimates of Labor Market Outcomes

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    [S.l.]: SSRN, 2022

    Erschienen in: IZA Discussion Paper ; No. 15390

  11. Lahiri, Partha [VerfasserIn]; Merfeld, Joshua D. [VerfasserIn]; Newhouse, David [VerfasserIn]; Weber, Michael [VerfasserIn]

    Combining Survey and Geospatial Data Can Significantly Improve Gender-Disaggregated Estimates of Labor Market Outcomes

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    World Bank, Washington, DC, 2022

    Erschienen in: Policy Research Working Papers ; 10077

  12. Merfeld, Joshua D. [VerfasserIn]; Newhouse, David [VerfasserIn]; Weber, Michael [VerfasserIn]; Lahiri, Partha [VerfasserIn]

    Combining Survey and Geospatial Data Can Significantly Improve Gender-Disaggregated Estimates of Labor Market Outcomes

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    Bonn: Institute of Labor Economics (IZA), 2022

  14. Bonnéry, Daniel [VerfasserIn]; Cheng, Yang [VerfasserIn]; Lahiri, Parhasarathi [VerfasserIn]

    An evaluation of design-based properties of different composite estimators

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    2020

    Erschienen in: Statistics in transition ; 21(2020), 4 vom: Aug., Seite 166-190

  15. Newhouse, David Locke [VerfasserIn]; Merfeld, Joshua D. [VerfasserIn]; Ramakrishnan, Anusha [VerfasserIn]; Swartz, Tom [VerfasserIn]; Lahiri, Partha [VerfasserIn]

    Small Area Estimation of Monetary Poverty in Mexico Using Satellite Imagery and Machine Learning

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    [S.l.]: SSRN, 2022

  16. Lahiri, Partha [VerfasserIn]; Merfeld, Joshua [VerfasserIn]; Newhouse, David [VerfasserIn]; Ramakrishnan, Anusha Pudugramam [VerfasserIn]; Swartz, Tom [VerfasserIn]

    Small Area Estimation of Monetary Poverty in Mexico Using Satellite Imagery and Machine Learning

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    World Bank, Washington, DC, 2022

    Erschienen in: Policy Research Working Papers ; 10175