Problem zbyt małej liczby obserwacji w próbie, reprezentującej określoną domenę
populacji, może być rozwiązany między innymi poprzez zastosowanie takich estymatorów,
które do szacowania parametrów w określonej subpopulacji (małym obszarze,
domenie) wykorzystują dodatkowe informacje z pozostałej części próby.
Rozwijane przez statystykę małych obszarów metody estymacji są często skomplikowane
i trudne do praktycznego zastosowania np. w badaniach biznesowych. Stąd też
istnieje po-trzeba rozwijania także metod, które będą łatwe w aplikacji i wystarczające
efektywne. Jedną z takich propozycji może być zmodyfikowany estymator syntetyczny
(MES).
Zastosowanie estymatora MES zakłada dwuetapowy proces estymacji. W pierwszym
etapie za pomocą metod klasyfikacji lub badania podobieństw określa się podobieństwa
jednostek należących do małej domeny do jednostek z pozostałej części próby.
Drugim krokiem jest wykorzystanie w estymacji, za pomocą odpowiednio skonstruowanych
wag, informacji tylko od tych jednostek, które są podobne do jednostek z malej
domeny.
Autor przedstawia wyniki porównania efektywności estymatora MES z innymi estyma-
torami na bazie eksperymentów symulacyjnych.
The problem of insufficient number of sample observations representing
a population domain of interest (small area) can be solved by applying estimators which
will be able to combine sample information from the given domain with information
about sample units representing other domains. Modified Synthetic Estimator (MES) can
be regarded as one of the proposals in this field.
Using modified synthetic estimator requires an application of a two-stage estimation
procedure. The first stage consists in applying some distance measures in order to identify
the degree of similarity between the sample units. In the second stage, those units,
which turned out to be similar to units from the domain of interest, are used to provide
sample information with specially constructed weights.
Author presents and discusses some results o f Monte Carlo analysis aimed at comparing
efficiency between the MES and other estimators.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00