Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Kubacki, Jan" wg kryterium: Wszystkie pola


Tytuł:
Estimation of Parameters for Small Areas Using Hierarchical Bayes Method in the Case of Known Model Hyperparameters
Autorzy:
Kubacki, Jan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/465703.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
Small area estimation
hierarchical Bayes estimation WinBUGS
Opis:
In the paper the method of parameters estimation using hierarchical Bayes (HB) method in the case of known model hyperparameters for a priori conditionals was presented. This approach has some advantage in comparison with subjective model parameters selection because of more simulation stability and allows obtaining estimates that has more regular distribution. As an example the data about average per capita income from Polish Household Budget Survey for counties (NUTS4) and auxiliary variables from Polish Tax Register (POLTAX) were used. The computation was done using WinBUGS software and R-project environment with R2WinBUGS package, which control the simulations in WinBUGS, and coda package, which allows performing the analysis of simulation results. In the paper sample code in R-project that can be used as a pattern for further similar applications was also presented. The efficiency of hierarchical Bayes estimation with other small area methods was compared. Such comparison was done for HB and EBLUP techniques, for which some consistency related to the precision of estimates obtained using both techniques was achieved.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2012, 13, 2; 261-278
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:
Estimation of income characteristics for regions in Poland using spatio-temporal small area models
Autorzy:
Jędrzejczak, Alina
Kubacki, Jan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1186916.pdf
Data publikacji:
2019-12-10
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
EBLUP estimation
Opis:
The paper presents the comparison of estimation results for spatial and spatiotemporal small area models. The study was carried out for income-related variables drawn from the Polish Household Budget Survey and explanatory variables from the Polish Local Data Bank for the years 2003-2013. The properties of EBLUPs (Empirical Best Linear Unbiased Predictors) based on spatiotemporal models, which utilize spatial correlation between neighbouring areas as well as historical data, were compared and contrasted with EBLUPs based on spatial models obtained separately for each year and with EBLUPs based on the Rao-Yu model. The computations were performed using sae, sae2 and spdep packages for R-project environment. In the case of sae package, the eblupFH, eblupSFH and the eblupSTFH functions were used for point estimation along with the mseFH, mseSFH and the pbmseSTFH functions for the MSE estimation, whereas the eblupRY function was applied for the purposes of sae2 package. The precision of direct estimators was guaranteed by the adoption of the Balanced Repeated Replication method. The results of the analysis demonstrate that a visible reduction of the estimation error was achieved for the implemented spatiotemporal small-area models, especially when significant spatial and time autocorrelations were observed. These results are even more valuable than those achieved by the means of the Rao-Yu model. In the computations, three author-defined functions were adopted, which not only enabled the author to perform the extract of random effects for spatial, spatiotemporal and Rao-Yu models, but also made it possible to obtain their decomposition with respect to spatial and temporal parts, thus creating a novel solution. The comparison was carried out using choropleth maps for spatial effects and distributions of temporal random effects for the considered years.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2019, 20, 4; 113-134
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł

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