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马哈茂德·托拉比;Lele，Subhash R。;Narasimha G.N.普拉萨德。

使用数据克隆进行小面积估计的似然推断。 （英语） 兹比尔1468.62196

计算。统计数据分析。 89, 158-171 (2015).
小结：关于将资源分配给人口中的子群体（称为小区域）的政策决策是基于其基本参数的可靠预测值。然而，在抽样调查中，在小区域层面上，估计可靠预测因素的信息往往不足。因此，子群的参数通常是基于粗尺度数据进行预测的。有鉴于此，通过借用其他领域的信息，对可靠的小区域预测因子的需求越来越大。这些模型通常基于线性混合模型（LMM）或广义线性混合模型（GLMM）。LMM是GLMM的一种特殊情况，其频域分析在计算上很困难。另一方面，马尔可夫链蒙特卡罗算法的出现使得LMM和GLMM的贝叶斯分析计算方便。最近开发的数据克隆方法为复杂混合模型提供了一种频域方法，计算也很方便。产生最大似然估计的数据克隆用于对正常和非正常响应的小面积估计进行频率分析。结果表明，对于正态和非正态响应，数据克隆可导致具有相当好覆盖率的小面积参数的预测和预测间隔。

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
2015年1月62日 贝叶斯推断
62D05型 抽样理论、抽样调查

关键词：

贝叶斯计算;层次模型;预测区间与指数族;随机效应

软件：

WinBUGS公司;萨里;dclone（数据克隆）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Torabi}等人，计算。统计数据分析。89、158--171（2015年；Zbl 1468.62196）
全文： 内政部

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