Search results

1

O predykcji wartości globalnej w domenie z wykorzystaniem informacji o zmiennych dodatkowych przy założeniu modelu Faya-Herriota

100%

Żądło T., Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach; Wydział Zarządzania; Katedra Statystyki

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

|

2012

|

vol. 271

EN

In the paper BLUPs and EBLUPs, their MSEs and estimators of MSEs under Fay-Herrior model (Fay, Herrior (1979)) are presented. This model belongs to the class of general linear mixed model type A, what means that is assumed for direct estimates of domain characteristics. What is more, it is assumed that variances of direct estimates are known. In the paper the influence of replacing the variances by their unbiased estimates and by genereal variance function’s estimates on biases of predictors, MSEs and biases of estimators of MSEs is studied in the simulation based on the real data. The problem of nonormality of area specific random components is also included

2

On Prediction of the Domain Total Under Some Special Case of Type a General Linear Mixed Model

100%

Żądło T., Department of Statistics U. o. E. i. K.

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

|

2009

|

vol. 228

PL

W pracy zaprezentowano najlepsze liniowe nieobciążone predyktory i empiryczne najlepsze liniowe nieobciążone predyktory ich błędy średniokwadratowe (MSE) oraz estymatory MSE dla przypadku szczególnego modelu Faya-Herriota (Fay, Herriot (1979)). Model ten należy do klasy ogólnych mieszanych modeli liniowych typu A, co oznacza, że jest on zakładany dla wartości estymatorów bezpośrednich charakterystyk w domenach. Ponadto przyjmuje się, że wartości wariancji estymatorów bezpośrednich są znane. W artykule analizowano symulacyjnie z wykorzystaniem rzeczywistych danych wpływ zastąpienia nieznanych wariancji estymatorów bezpośrednich ich nieobciążonymi estymatorami i estymatorami otrzymanymi przy wykorzystaniu ogólnych funkcji wariancji na obciążenia predyktorów, wartość MSE oraz obciążenia estymatorów MSE.

EN

In the paper we present the best linear unbiased predictor (BLUP) and the empirical best linear unbiased predictor (EBLUP), their mean squared errors (MSE) and estimators of MSE of EBLUP under special case of Fay-Herriot model (Fay, Herriot (1979)). This is A type model what means that it is assumed for direct estimators of domain characteristics. What is more, it is assumed (even when EBLUP is studied) that variances o f direct estimators are known. In the simulation based on real data, the influence of replacing the variances by their design-unbiased estimates or General Variance Function (GVF) estimates (Wolter (1985)) on predictor’s biases and MSEs and on biases of MSE estimators is studied. The problem of non-normality of domain specific random components is also included.

3

Small Area Estimation Under a Mixture Model

88%

Chandra H., Bathla H., Sud U. C.

Statistics in Transition new series

|

2010

|

vol. 11

|

issue 3

76-89

EN

Small area estimation (SAE) under a linear mixed model may not be efficient if data contain substantial proportion of zeros than would be expected under standard model assumptions (hereafter zero-inflated data). We discuss the SAE for zero-inflated data under a mixture model (Fletcher et al., 2005 and Karlberg, 2000) that account for excess zeros in the data. Our results from simulation studies show that mixture model based approach for SAE works well and produces an efficient set of small area estimates. An application to real survey data from the National Sample Survey Organisation of India demonstrates the satisfactory performance of the approach.

Refine search results

2 Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

1 Statistics in Transition new series

1 2012

1 2010

1 2009

2 Żądło T.

1 Bathla H.

1 Chandra H.

1 Department of Statistics U. o. E. i. K.

1 Sud U. C.

1 Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach; Wydział Zarządzania; Katedra Statystyki

O predykcji wartości globalnej w domenie z wykorzystaniem informacji o zmiennych dodatkowych przy założeniu modelu Faya-Herriota

On Prediction of the Domain Total Under Some Special Case of Type a General Linear Mixed Model

Small Area Estimation Under a Mixture Model