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基于模型的小域估计方法及其拓展——由单变量推广到多变量情形
被引量：
5
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作者
于力超
《数理统计与管理》
CSSCI
北大核心
2019年第3期473-482,共10页
小域估计是当今抽样调查领域的研究热点,通过建立小域估计模型,将所有调查区域通过公共的参数连接起来,利用相关区域数据作为辅助信息,解决多层次抽样调查中某些域样本量不足的问题,提高参数的估计精度。本文首先在目标变量是单变量的...
小域估计是当今抽样调查领域的研究热点,通过建立小域估计模型,将所有调查区域通过公共的参数连接起来,利用相关区域数据作为辅助信息,解决多层次抽样调查中某些域样本量不足的问题,提高参数的估计精度。本文首先在目标变量是单变量的情形下,研究了域层次模型和单元层次模型的参数估计方法,进而推广到目标变量是多变量的情形,考虑变量之间的相关性,研究了多变量Fay-Herriot模型参数的经验最优线性无偏预测及其均方误差矩阵的性质,最后通过一个实例,验证了参数估计具有良好效果。
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关键词
小域估计
混合
线性
模型
Fay-Herriot模型
经验
最优
线性
无偏
预测
原文传递
题名
基于模型的小域估计方法及其拓展——由单变量推广到多变量情形
被引量：
5
1
作者
于力超
机构
中央民族大学理学院
出处
《数理统计与管理》
CSSCI
北大核心
2019年第3期473-482,共10页
基金
国家社会科学基金青年项目(18CTJ011)
全国统计科学研究项目重点项目(2017LZ01)的资助
文摘
小域估计是当今抽样调查领域的研究热点,通过建立小域估计模型,将所有调查区域通过公共的参数连接起来,利用相关区域数据作为辅助信息,解决多层次抽样调查中某些域样本量不足的问题,提高参数的估计精度。本文首先在目标变量是单变量的情形下,研究了域层次模型和单元层次模型的参数估计方法,进而推广到目标变量是多变量的情形,考虑变量之间的相关性,研究了多变量Fay-Herriot模型参数的经验最优线性无偏预测及其均方误差矩阵的性质,最后通过一个实例,验证了参数估计具有良好效果。
关键词
小域估计
混合
线性
模型
Fay-Herriot模型
经验
最优
线性
无偏
预测
Keywords
small area estimation
mixed linear model
Fay-Herriot model
empirical best linear unbiased prediction
分类号
O212.2 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模型的小域估计方法及其拓展——由单变量推广到多变量情形
于力超
《数理统计与管理》
CSSCI
北大核心
2019
5
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参考文献
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