Temat: EBLUP estimation - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: APPLICATION OF EBLUP ESTIMATION TO THE ANALYSIS OF SMALL AREAS ON THE BASIS OF POLISH HOUSEHOLD BUDGET SURVEY
Autorzy:: Jędrzejczak, Alina
Kubacki, Jan
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/453676.pdf
Data publikacji:: 2009
Wydawca:: Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:: small area estimation
empirical best linear unbiased predictor (EBLUP)
household budget survey
variance estimation
Opis:: In the paper the results of small area estimation using empirical best linear unbiased predictor (EBLUP) for the data coming from Polish Household Budget Survey are presented. The results were obtained using small area models of household expenditures for regions. Estimation of sampling errors was conducted by means of the balanced repeated replication (BRR) technique. The estimation of EBLUPs and their corresponding mean square errors (MSE) was carried out using variance components technique. To calculate MSE of EBLUP the maximum likelihood method (ML) and restricted maximum likelihood method (REML) were used. The computation was made using SAE package designed for R-project.
Źródło:: Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2009, 10, 1; 121-130
2082-792X
Pojawia się w:: Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Estimation of Mean Income for Small Areas in Poland Using Rao-Yu Model
Szacowanie średniego dochodu dla małych obszarów w Polsce z wykorzystaniem modelu Rao-Yu
Autorzy:: Jędrzejczak, Alina
Kubacki, Jan
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/657876.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:: estymacja dla małych obszarów
estymator EBLUP
model Rao-Yu
analiza nieliniowa
small area estimation
EBLUP estimator
Rao-Yu model
nonlinear analysis
Opis:: Modelowanie i szacowanie zależności, które uwzględniają szeregi czasowe oraz dane przekrojowe, jest często dyskutowane w literaturze statystycznej, ale na ogół w takich pracach nie są brane pod uwagę błędy losowe. W pracy przedstawiono zastosowanie modelu Rao-Yu uwzględniającego zarówno autokorelację między obszarami efektów losowych zjawisk w czasie, jak i błędy losowe oszacowane na podstawie próby. Na podstawie modelu otrzymano empiryczny najlepszy nieobciążony predyktor liniowy (EBLUP), uwzględniający korelację zjawisk w czasie. Jako przykład wybrano aplikację dla kilku zmiennych dochodowych wyznaczonych dla województw dla lat 2003–2011 na podstawie Badania Budżetów Gospodarstw Domowych wraz z wybranymi zmiennymi objaśniającymi pochodzącymi z Banku Danych Lokalnych GUS. Obliczenia wykonano w systemie R-project z użyciem pakietów sae2 i sae oraz programu WesVar. Precyzję dla szacunków bezpośrednich wyznaczono z użyciem metody półprób zrównoważonych (BRR).Dla większości rozważanych przypadków zaproponowana metoda, stosująca model dla małych obszarów typu Rao-Yu, skutkuje znaczącą poprawą szacunków średniego dochodu gospodarstw domowych w Polsce, o czym świadczą oceny błędów szacunku porównane do zwykłej estymacji EBLUP. Dla części otrzymanych modeli stwierdzono istnienie wysokiej autokorelacji związanej ze składnikiem losowym dla czasu ρ (o wartościach niekiedy wyższych od 0.9), co dobrze ilustruje tendencje wzrostowe dla dochodów gospodarstw domowych w Polsce w rozważanym okresie.
Modelling and estimating relationships that combine time series and crosssectional data is often discussed in the statistical literature but in these considerations sampling errors are seldom taken into account. In the paper the application of the Rao-Yu model involving both- autocorrelated random effects between areas and sampling errors-has been presented. On the basis of this model the empirical best linear unbiased predictor (EBLUP) with time correlation has been obtained. As an example the application of several income-related variables for the Polish voivodships (regions) and the years 2003–2011 was used on the basis of the Polish Household Budget Survey and selected explanatory variables obtained from Polish Local Data Bank. The computations were performed using sae2 and sae packages for R-project environment and WesVAR software. The precision of the direct estimates was obtained using Balanced Repeated Replication (BRR) technique.For most investigated cases, the proposed methods based on the Rao-Yu model yielded the significant improvement of small area estimates due to substantial reduction of their relative estimation errors as compared to the ordinary EBLUP technique. For some income variables examined within the study very high values of time-related autocorrelation coefficient were observed. These values were in some cases higher than 0.9, what can be – in our opinion – a good illustration of income growth tendency observed in Poland in the period under consideration.
Źródło:: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2016, 3, 322
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "EBLUP estimation" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język