O błędnej specyfikacji macierzy wag przestrzennych w statystyce małych obszarów w badaniach wielookresowych
DOI:
https://doi.org/10.2478/v10103-012-0043-5Abstrakt
Rozważany jest problem predykcji wartości globalnej w podpopulacji (domenie) podobnie jak w Rao (2003). Zaproponowano przypadek szczególny Ogólnego Mieszanego Modelu Liniowego, gdzie dwa składniki losowe spełniają założenia odpowiednio przestrzennego i czasowego procesu średniej ruchomej. Proponowany model jest uogólnieniem modeli wielookresowych rozważanych przez Verbeke, Molenberghs (2000) oraz Hedeker, Gibbons (2006). Wyprowadzona zostanie postać najlepszego liniowego nieobciążonego predyktora wartości globalnej w domenie. W badaniu symulacyjnym dokładność empirycznej wersji najlepszego liniowego nieobciążonego predyktora była analizowana zarówno w przypadkach prawidłowej jak i nieprawidłowej specyfikacji macierzy wag.
Pobrania
Bibliografia
Hedeker D., Gibbons R.D. (2006), Longitudinal Data Analysis, John Wiley, New Jersey
Google Scholar
R Development Core Team (2011), A language and environment for statistical computing, R Foundation for Statistical Computing, Vienna
Google Scholar
Rao J.N.K (2003), Small area estimation, John Wiley and Sons, New Jersey
Google Scholar
Royall R.M. (1976), The linear least squares prediction approach to two-stage Sampling, Journal of the American Statistical Association, 71, 657-473
Google Scholar
Verbeke G., Molenberghs G. (2000), Linear Mixed Models for Longitudinal Data, Springer-Verlag, New York
Google Scholar
Żądło T. (2004), On unbiasedness of some EBLU predictor, [in:] J. Antoch (ed.), Proceedings in Computational Statistics, Physica-Verlag, Heidelberg-New York, 2019-2026
Google Scholar
Żądło T. (2009), On prediction of domain totals based on unbalanced longitudinal data, [in:] Wywiał J., Żądło T. (eds.) Survey Sampling in Economic and Social Research, University of Economic in Katowice, Katowice
Google Scholar
Żądło T. (2011), On accuracy of two predictors for spatially and temporally correlated longitudinal data, submitted to publication
Google Scholar
Pobrania
Opublikowane
Jak cytować
Numer
Dział
Licencja
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Użycie niekomercyjne – Bez utworów zależnych 4.0 Międzynarodowe.
