Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Small Area Estimation" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Analiza ubóstwa w przekroju powiatów w województwie wielkopolskim z wykorzystaniem metod statystyki małych obszarów
    Poverty analysis in districts of wielkopolska with small area estimation methods
    Autorzy:
    Wawrowski, Łukasz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/422875.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    estymacja
    mała próba
    statystyka małych obszarów
    ubóstwo
    estimation
    small sample
    small area estimation
    poverty
    Opis:
    Ubóstwo jest zjawiskiem bardzo złożonym. Ograniczanie tego niekorzystnego zjawiska jest obecnie najważniejszym celem Banku Światowego. Jednak, aby tę misję realizować potrzebne są metody identyfikacji ubogich. Wskaźniki opisujące ubóstwo są jednak dostarczane na bardzo ogólnym poziomie. Otrzymanie bardziej szczegółowych informacji jest możliwe dzięki zastosowaniu statystyki małych obszarów (SMO). Jest to zbiór metod pozwalających na estymację parametrów przy małej liczebności próby z wykorzystaniem wszelkich dostępnych źródeł informacji. Głównym celem artykułu jest próba oszacowania wskaźnika zagrożenia ubóstwem na poziomie powiatów w województwie wielkopolskim przy użyciu wybranych metod SMO. Obliczenie tej miary odbędzie się na podstawie danych udostępnianych przez GUS charakteryzujących poziom życia gospodarstw domowych. Taka estymacja pozwoli uzyskanie kompleksowej informacji na poziomie lokalnym dotyczącej sfery ubóstwa.
    Poverty is very complex phenomenon. Limitation of this disadvantageous phenomenon is main goal of World Bank now. Nevertheless, to realize this mission methods of identification the poor are necessary. Indicates describing poverty are provide at very general level. Getting more detailed information is possible thanks to applied small area estimation (SAE). It is the set of methods which allow estimation of parameters at small sample size with usage of all available information sources. The main goal of this article is attempt to estimate at-risk-of-poverty rate at districts in Great Poland using chosen methods of SAE. These measure will calculation based on statistics data describing life level of households in Poland provided by Central Statistical Office. That estimation give comprehensive information at local level about poverty.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2012, 59, numer specjalny 2; 248-260
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Estymacja pośrednia wskaźników ubóstwa na poziomie powiatów
    Indirect estimation of poverty indicators at poviat level
    Autorzy:
    Wawrowski, Łukasz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1046658.pdf
    Data publikacji:
    2020-08-31
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    ubóstwo
    estymacja pośrednia
    empiryczna metoda bayesowska
    poverty
    small area estimation
    empirical bayes method
    Opis:
    Dysponowanie szczegółowymi i precyzyjnymi danymi na temat ubóstwa na niskim poziomie agregacji przestrzennej jest ważne dla prowadzenia skutecznej polityki spójności. W Polsce tego typu informacje są gromadzone w ramach badań gospodarstw domowych, prowadzonych przez Główny Urząd Statystyczny, i udostępniane na poziomie kraju, regionów i wybranych grup społeczno-ekonomicznych. Oszacowania bezpośrednie w domenach, których badanie nie obejmuje, są obarczone dużym błędem szacunku. W sytuacji ograniczonej, w skrajnym przypadku zerowej, liczebności próby estymację umożliwia zastosowanie metod statystyki małych obszarów – estymacji pośredniej. Techniki te wykorzystują cechy silnie skorelowane z badanym zjawiskiem, pochodzące ze spisu powszechnego lub z rejestru administracyjnego. Celem badania omawianego w artykule jest estymacja dwóch wskaźników: stopy ubóstwa i głębokości ubóstwa na poziomie powiatów, z zastosowaniem empirycznej metody bayesowskiej (EB). Pierwszy wskaźnik informuje o skali zjawiska, a drugi – o jego intensywności, więc są one komplementarnymi miarami ubóstwa. W badaniu wykorzystano dane z Europejskiego Badania Dochodów i Warunków Życia przeprowadzonego w 2011 r. oraz Narodowego Spisu Powszechnego Ludności i Mieszkań 2011. Za pomocą metody EB, bazującej na liniowym modelu mieszanym i symulacjach Monte Carlo, uzyskano informacje o wielkości i intensywności ubóstwa na poziomie powiatów. Oszacowane w ten sposób wskaźniki pozwalają na ocenę zróżnicowania ubóstwa na poziomie lokalnym. Ponadto cechują się większą precyzją i zbieżnością z rejestrami administracyjnymi w porównaniu do rezultatów estymacji bezpośredniej.
    The availability of detailed and precise data on poverty at a low level of spatial aggregation is important when pursuing an effective cohesion policy. In Poland, this type of information is gathered during household surveys conducted by Statistics Poland and is made available at country, region, and selected socio-economic group level. Direct estimates relating to domains not included in a survey are burdened with a serious estimation error. In a situation of a limited (or in extreme cases zero) sample size, an estimation becomes possible through the application of small area estimation methods – indirect estimation. These techniques use variables which are strongly correlated with the researched phenomenon and which come from a census or from an administrative register. The aim of the study discussed in the article is to estimate two indicators: the rate of poverty and the depth of poverty at a poviat level, with the application of the Empirical Bayes (EB) method. The first indicator provides information on the scale of the phenomenon and the other one on its intensity, and so they constitute complementary measures of poverty. The study used data from the European Union Statistics on Income and Living Conditions of 2011 and the National Census of Population and Housing 2011. Information about the scale and intensity of poverty at the poviat level was obtained through the adaptation of the EB method based on the linear mixed model and Monte Carlo simulations. The indicators estimated this way allow for an assessment of the diversity of poverty at a local level. In addition, they are more precise and consistent with administrative registers in comparison to direct estimation results.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2020, 65, 8; 7-26
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Estimation of Income Inequality and the Poverty Rate in Poland, by Region and Family Type
    Autorzy:
    Jędrzejczak, Alina
    Kubacki, Jan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/466014.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    income inequality
    poverty
    variance estimation
    small area statistics
    Opis:
    High income inequality can be a source of serious socio-economic problems, such as increasing poverty, social stratification and polarization. Periods of pronounced economic growth or recession may impact different groups of earners differently. Growth may not be shared equally and economic crises may further widen gaps between the wealthiest and poorest sectors. Poverty affects all ages but children are disproportionately affected by it. The reliable inequality and poverty analysis of both total population of households and subpopulations by various family types can be a helpful piece of information for economists and social policy makers. The main objective of the paper was to present some income inequality and poverty estimates with the application to the Polish data coming from the Household Budget Survey. Besides direct estimation methods, the model based approach was taken into regard. Standard errors of estimates were also considered in the paper.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2014, 15, 3; 359-378
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      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