Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "mixed linear model" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Small Area Estimation Under a Mixture Model
Autorzy:
Chandra, Hukum
Bathla, HVL
Sud, U.C.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/465788.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
Linear mixed model
Small area estimation
EBLUP
Zero-inflated data
mixture model
Opis:
Small area estimation (SAE) under a linear mixed model may not be efficient if data contain substantial proportion of zeros than would be expected under standard model assumptions (hereafter zero-inflated data). We discuss the SAE for zero-inflated data under a mixture model (Fletcher et al., 2005 and Karlberg, 2000) that account for excess zeros in the data. Our results from simulation studies show that mixture model based approach for SAE works well and produces an efficient set of small area estimates. An application to real survey data from the National Sample Survey Organisation of India demonstrates the satisfactory performance of the approach.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2010, 11, 3; 76-89
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
On Prediction of the Domain Total Under Some Special Case of Type a General Linear Mixed Model
O predykcji wartości globalnej przy założeniu pewnego przypadku szczególnego ogólnego liniowego modelu mieszanego typu A
Autorzy:
Żądło, Tomasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/906303.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
BLUP
EBLUP
Fay-Herriot model
MSE estimators
Opis:
W pracy zaprezentowano najlepsze liniowe nieobciążone predyktory i empiryczne najlepsze liniowe nieobciążone predyktory ich błędy średniokwadratowe (MSE) oraz estymatory MSE dla przypadku szczególnego modelu Faya-Herriota (Fay, Herriot (1979)). Model ten należy do klasy ogólnych mieszanych modeli liniowych typu A, co oznacza, że jest on zakładany dla wartości estymatorów bezpośrednich charakterystyk w domenach. Ponadto przyjmuje się, że wartości wariancji estymatorów bezpośrednich są znane. W artykule analizowano symulacyjnie z wykorzystaniem rzeczywistych danych wpływ zastąpienia nieznanych wariancji estymatorów bezpośrednich ich nieobciążonymi estymatorami i estymatorami otrzymanymi przy wykorzystaniu ogólnych funkcji wariancji na obciążenia predyktorów, wartość MSE oraz obciążenia estymatorów MSE.
In the paper we present the best linear unbiased predictor (BLUP) and the empirical best linear unbiased predictor (EBLUP), their mean squared errors (MSE) and estimators of MSE of EBLUP under special case of Fay-Herriot model (Fay, Herriot (1979)). This is A type model what means that it is assumed for direct estimators of domain characteristics. What is more, it is assumed (even when EBLUP is studied) that variances o f direct estimators are known. In the simulation based on real data, the influence of replacing the variances by their design-unbiased estimates or General Variance Function (GVF) estimates (Wolter (1985)) on predictor’s biases and MSEs and on biases of MSE estimators is studied. The problem of non-normality of domain specific random components is also included.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2009, 228
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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