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

Results found: 4

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  model misspecification
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
EN
The problem of prediction of subpopulation (domain) total is studied as in Rao (2003). The problem is inspired by results obtained by Żądło (2012) who considered two predictors – empirical best linear unbiased predictor (EBLUP) under some correct model and some simpler misspecified predictor. In the simulation study he showed that the misspecified predictor may be in some cases more accurate than the EBLUP derived under the correct model what resulted from the decrease of accuracy of the EBLUP due to the estimation of unknown parameters of the correct model. But the problem occurred in the case of MSE estimation – under the correct model the bias of the MSE estimator derived under the misspecified model was very large. Hence, in the paper we consider a predictor based on some misspecified model and we derive some MSE estimator under the correct model and we propose usage of two other MSE estimators.
PL
Rozważany jest problem predykcji wartości globalnej w podpopulacji (domenie) jak w Rao (2003). Analizowane jest wykorzystanie predyktora, który jest empirycznym najlepszym liniowym nieobciążonym predyktorem, ale przy założeniu błędnego modelu. Dla rozważanego predyktora wyprowadzono postać naiwnego estymatora MSE dla prawidłowego modelu nadpopulacji oraz zaproponowano wykorzystanie estymatorów MSE typu jackknife i parametryczny bootstrap. W badaniu symulacyjnym analizowano względne obciążenia zaproponowanych estymatorów MSE.
PL
W opracowaniu jest analizowany problem predykcji frakcji i średniej w domenie z wykorzystaniem modeli nadpopulacji bez zmiennych dodatkowych uwzględniających podział populacji na warstwach. W rozważaniach symulacyjnych uwzględniono problem wpływu złej specyfikacji modelu nadpopulacji i szacowania liczebności populacji na dokładność predykcji.
EN
In the paper properties of a predictor of the form of synthetic ratio estimator of domain total, known from randomisation approach, are considered. The proof of its ξ-unbiasedness for simple regression superpopulation model in strata is shown. For the model BLU predictor is also presented. Equations of prediction variances of both predictors are derived. For considered predictors the problem of model misspecification is considered and equations of prediction mean square errors arc derived. The comparison of accuracy is supported by simulation study.
PL
W opracowaniu rozważane są z punktu widzenia podejścia modelowego własności predyktora postaci syntetycznego estymatora ilorazowego wartości globalnej w domenie znanego z podejścia randomizacyjnego. Przedstawiony jest dowód jego ξ-nieobciążoności dla prostego regresyjnego modelu nadpopulacji w warstwach. Dla tego modelu zaprezentowany jest także predyktor typu BLU. Wyprowadzone są wzory opisujące wariancje predykcji obu predyktorów dla wspomnianego modelu nadpopulacji. Dla obu predyktorów rozważany jest także problem nieprawidłowej specyfikacji modelu nadpopulacji i dla tego przypadku wyprowadzone są błędy średniokwadratowe predykcji. Porównanie dokładności obu predyktorów wsparte jest analizą symulacyjną.
EN
Small area estimation (SAE) has seen a rapid growth over the past 10 years or so. Earlier work is covered in the author's book (Rao 2003). The main purpose of this paper is to highlight some new developments in model-based SAE since the publication of the author's book. A large part of the new theory addressed practical issues associated with the model-based approach, and we present some of those methods for area level and unit level models. We also briefly mention some new work on synthetic estimation of area means or totals based on implicit models.
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.