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瑞安·贾尼基

小面积比例估计的贝塔回归模型的性质及其在贫困率估计中的应用。 （英文） Zbl 1511.62019年

Commun公司。统计、理论方法 49，第9期，2264-2284（2020）.
摘要：当一个或多个区域的样本量太小而无法进行可靠推断时，线性混合效应模型在小面积估算问题中很受欢迎。然而，当数据限制在有界区间内时，线性模型可能不合适，尤其是当数据靠近边界时。当常规模型不足时，非线性抽样模型在小面积估计问题中越来越流行。本文研究了贝塔分布作为正态分布的替代品作为抽样模型的使用，以对采用（0,1）中数值的比例进行调查估计。基于β回归模型的后验分布对小面积比例的推断确保了点估计和可信区间取\（0,1）\中的值。给出了具有贝塔抽样分布和逻辑连接函数的分层贝叶斯小区域模型的性质，并与线性混合效应模型的性质进行了比较。利用某些非信息先验值证明了后验分布的适当性，并描述了后验均值作为抽样方差和模型方差的函数的行为。文中给出了一个使用2010年小地区收入和贫困估计（SAIPE）数据的示例，并给出了研究该模型小样本特性的数值示例。

MSC公司：

62D05型 抽样理论、抽样调查
2015年1月62日 贝叶斯推断
62J05型 线性回归；混合模型

关键词：

β回归;帆船赛;小面积估算;分层贝叶斯

软件：

R（右）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.Janicki}，Commun（公共）。Stat.，理论方法49，第9期，2264-2284（2020；Zbl 1511.62019）
全文： DOI程序

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