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辅助变量测量有误差时的Fay-Herriot模型。 (英语) Zbl 1439.62055号

摘要:Fay-Herriot模型是一种区域级线性混合模型,广泛用于估计给定目标变量的域平均值。在该模型下,因变量是使用调查数据计算的直接估计量,辅助变量是从外部数据源获得的真域平均值。行政登记簿并不总是提供良好的辅助变量,因此统计人员有时会从替代调查中获取这些变量,因此这些变量的测量存在误差。我们引入了一种考虑辅助变量测量误差的Fay-Herriot模型变体,并给出了两种计算模型参数最大和剩余最大似然估计的拟合算法。基于新模型,引入了领域平均值的经验最佳预测因子,并推导了其均方误差的近似值。最后,我们应用西班牙劳动力调查的辅助信息,在西班牙生活条件调查中估算贫困比例。

MSC公司:

62D05型 抽样理论、抽样调查
62J05型 线性回归;混合模型
62第25页 统计学在社会科学中的应用
62第20页 统计学在经济学中的应用

软件:

萨里
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全文: 内政部

参考文献:

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