Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 3

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  estymacja dla małych obszarów
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
PL
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.
EN
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.
PL
Artykuł przedstawia stan polskiej statystyki regionalnej z uwzględnieniem wytycznych zawartych w dokumentach EUROSTATu i najnowszych praktyk Głównego Urzędu Statystycznego. Przedmiotem naszej uwagi są źródła zasilania informacyjnego ze szczególnym naciskiem położonym na rejestry administracyjne oraz na estymację dla małych obszarów. Problemy i wyzwania polskiej statystyki regionalnej przedstawiono w formie analizy SWOT. Stwierdzono znaczną poprawę stanu metodologii i źródeł zasilania informacyjnego w ostatnich latach. Aktywne uczestnictwo dużej liczby polskich statystyków w biennale estymacji dla małych obszarów stwarza nadzieję na dalszą poprawę sytuacji w zakresie statystyki regionalnej w Polsce.
EN
This paper presents the state of Polish regional statistics, taking into account the guidelines contained in the EUROSTAT and the latest practices of the Central Statistical Office. The object of our attention are the sources of information, with particular emphasis on administrative records and the estimation for small areas. Problems and challenges of Polish regional statistics presented in the form of a SWOT analysis. We find a significant improvement in the methodology and sources of information supply in recent years. Active participation by a large number of Polish statisticians in meetings of small area estimation gives hope for further improvement in the regional statistics in Poland.
PL
Autor przedstawia, w ogólnym zarysie, swoje kontakty z „Wiadomościami Statystycznymi” („WS”) oraz tematykę badawczą podejmowaną na łamach czasopisma. Wspomina pierwszych redaktorów naczelnych i współpracę z redakcją. Omawia niektóre swoje artykuły opublikowane w „WS”, poświęcone głównie: badaniom reprezentacyjnym, jakości danych statystycznych, metodyce badania i analizie ubóstwa, problematyce badania cen konsumpcyjnych, metodom estymacji dla małych obszarów oraz globalnemu zarządzaniu jakością (TQM). Na zakończenie dzieli się refleksjami po 60 latach doświadczeń zawodowych i wymienia niektóre osiągnięcia statystyków z kraju i zagranicy, z którymi współpracował.
EN
The author presents a general overview of his contacts with „Statistical News" and research topics covered by the journal. He recalls the first editors-in-chief and cooperation with the editorial board. The author discusses some of his articles published in „Statistical News” devoted mainly to: sample surveys, quality of statistical data, methodology of poverty research and its analysis, consumer prices research, estimation method for small areas as well as total quality management (TQM). Finally, the author shares his reflections on 60 years of professional experience and mentions some of the achievements of national and foreign statisticians he cooperated with.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.