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 "bayes" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Bayes estimation in agricultural sample surveys in Poland
    Estymacja Bayesowska w reprezentacyjnych badaniach rolniczych w Polsce
    Autorzy:
    Bartosińska, Dorota
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/907029.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    Bayes estimation
    agricultural sample survey
    small area estimation
    Opis:
    Direct estimators used in sample surveys usually provide parameters’ estimates for country and regions. They do not provide estimates for smaller crosssections (age, gender etc.) or smaller geographical areas (subregions, counties, towns and communes). One of the possibilities to obtain such estimates is Bayes approach. It is based on known information beyond the sample. There were considered two Bayes estimators: empirical and hierarchical to obtain precise estimates for counties in agricultural sample surveys carried out by Central Statistical Office in Poland. Additional source of information was Census of Agriculture, whose data are correlated with data from agricultural sample surveys.
    W badaniach reprezentacyjnych, prowadzonych przez statystykę publiczną w Polsce i innych krajach, są stosowane estymatory bezpośrednie, oparte wyłącznie na wynikach z próby. Dostarczają one ocen parametrów dla podstawowych przekrojów kraju jako całości i dla większych obszarów, jak województwa. Natomiast nie dają ocen dla mniejszych przekrojów, jak: wiek, płeć itp. oraz dla mniejszych obszarów, jak: podregiony, powiaty, miasta, gminy. Jedną z możliwości uzyskania takich ocen jest podejście bayesowskie, oparte na znanej informacji spoza próby. W artykule rozważa się dwa estymatory bayesowskie: empiryczny i hierarchiczny, aby uzyskać precyzyjne oceny parametrów dla powiatów w reprezentacyjnych badaniach rolniczych prowadzonych przez GUS w Polsce. Źródłem informacji dodatkowych jest pełny spis rolny. Zastosowanie tych estymatorów daje oceny parametrów dla powiatów o dużej precyzji, w przypadku istnienia znacznej korelacji między wynikami z pełnego spisu rolnego i z reprezentacyjnych badań rolniczych prowadzonych po danym spisie.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2008, 216
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Development of Small Area Estimationin Official Statistics
    Autorzy:
    Kordos, Jan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/466085.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    small area estimation
    official statistics
    sampling survey
    direct estimation
    indirect estimation
    empirical Bayes estimator
    hierarchical Bayes estimator
    data quality
    Opis:
    The author begins with a general assessment of the mission of the National Statistics Institutes (NSIs), main producers of official statistics, which are obliged to deliver high quality statistical information on the state and evolution of the population, the economy, the society and the environment. These statistical results must be based on scientific principles and methods. They must be made available to the public, politics, economy and research for decision-making and information purposes. Next, before discussing general issues of small area estimation (SAE) in official statistics, the author reminds: the methods of sampling surveys, data collection, estimation procedures, and data quality assessment used for official statistics. Statistical information is published in different breakdowns with stable or even decreasing budget while being legally bound to control the response burden. Special attention is paid, from a practitioner point of view, to synthetic development of small area estimation in official statistics, beginning with international seminars and conferences devoted to SAE procedures and methods (starting with the Canadian symposium, 1985, and the Warsaw conference, 1992, to the Poznan conference, Poland, 2014), and some international projects (EURAREA, SAMPLE, BIAS, AMELI, ESSnet). Next, some aspects of development of SAE in official statistics are discussed. At the end some conclusions regarding quality of SAE procedures are considered.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2016, 17, 1; 105-132
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of bayesian estimation methods for small domains in the Polish Labor Force Survey
    Zastosowanie bayesowskich metod estymacji dla małych obszarów w Badaniu Aktywności Ekonomicznej Ludności
    Autorzy:
    Kubacki, Jan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/906830.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    small area estimation
    labor force survey
    model approach
    empirical Bayes estimation
    hierarchical Bayes estimation
    Opis:
    The author presents a synthetic overview of recent efforts related to the small area estimation methods applied to the Polish Labor Force Survey (PLFS). The review concerns methodology and results obtained by Central Statistical Office connected with PLFS and National Census and some results obtained by the author of this paper. In the paper author discusses various methods of estimation together with evaluation of quality of such estimation. In particular the relationship between quality of Bayes estimates type and quality of a priori estimates and also type of applied method of estimation is presented.
    Referat przedstawia syntetyczny przegląd przeprowadzonych ostatnio badań, dotyczących zastosowania metod statystyki małych obszarów, z użyciem wyników z Badania Aktywności Ekonomicznej Ludności. Przegląd dotyczy zagadnień metodologicznych oraz wyników otrzymanych przez Główny Urząd Statystyczny, związanych z BAEL oraz Spisem Powszechnym 2002, jak również wynikami otrzymanymi przez autora niniejszego referatu. W referacie dyskutowane są różne metody estymacji, łącznie z szacunkami ich jakości. W szczególności przedstawione została zależność jakości danych szacowanych z użyciem metod bayesowskich od jakości szacunków a priori oraz rodzaju zastosowanej metody estymacji.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2008, 216
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    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:
    A Two-Component Normal Mixture Alternative to the Fay-Herriot Model
    Autorzy:
    Chakraborty, Adrijo
    Datta, Gauri Sankar
    Mandal, Abhyuday
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/465632.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    Hierarchical Bayes
    heavy-tail distribution
    non-informative priors
    robustness to outliers
    small area estimation
    Opis:
    This article considers a robust hierarchical Bayesian approach to deal with random effects of small area means when some of these effects assume extreme values, resulting in outliers. In the presence of outliers, the standard Fay-Herriot model, used for modeling area-level data, under normality assumptions of random effects may overestimate the random effects variance, thus providing less than ideal shrinkage towards the synthetic regression predictions and inhibiting the borrowing of information. Even a small number of substantive outliers of random effects results in a large estimate of the random effects variance in the Fay-Herriot model, thereby achieving little shrinkage to the synthetic part of the model or little reduction in the posterior variance associated with the regular Bayes estimator for any of the small areas. While the scale mixture of normal distributions with a known mixing distribution for the random effects has been found to be effective in the presence of outliers, the solution depends on the mixing distribution. As a possible alternative solution to the problem, a two-component normal mixture model has been proposed, based on non-informative priors on the model variance parameters, regression coefficients and the mixing probability. Data analysis and simulation studies based on real, simulated and synthetic data show an advantage of the proposed method over the standard Bayesian Fay-Herriot solution derived under normality of random effects.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2016, 17, 1; 67-90
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      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