Bayes Estimation in Agricultural Sample Surveys in Poland

• Autorzy: Dorota Bartosińska
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Direct estimators used in sample surveys usually provide parameters' estimates for country and regions. They do not provide estimates for smaller cross-sections (age, gender etc.) or smaller geographical areas (subregions, counties, towns and communes). One of the possibilities to obtain such estimates is Bayes approach. It is based on known information beyond the sample. There were considered two Bayes estimators: empirical and hierarchical to obtain precise estimates for counties in agricultural sample surveys carried out by Central Statistical Office in Poland. Additional source of information was Census of Agriculture, whose data are correlated with data from agricultural sample surveys. (original abstract)

W badaniach reprezentacyjnych, prowadzonych przez statystykę publiczną w Polsce i innych krajach, są stosowane estymatory bezpośrednie, oparte wyłącznie na wynikach z próby. Dostarczają one ocen parametrów dla podstawowych przekrojów kraju jako całości i dla większych obszarów, jak województwa. Natomiast nie dają ocen dla mniejszych przekrojów, jak: wiek, płeć itp. oraz dla mniejszych obszarów, jak: podregiony, powiaty, miasta, gminy. Jedną z możliwości uzyskania takich ocen jest podejście bayesowskie, oparte na znanej informacji spoza próby. W artykule rozważa się dwa estymatory bayesowskie: empiryczny i hierarchiczny, aby uzyskać precyzyjne oceny parametrów dla powiatów w reprezentacyjnych badaniach rolniczych prowadzonych przez GUS w Polsce. Źródłem informacji dodatkowych jest pełny spis rolny. Zastosowanie tych estymatorów daje oceny parametrów dla powiatów o dużej precyzji, w przypadku istnienia znacznej korelacji między wynikami z pełnego spisu rolnego i z reprezentacyjnych badań rolniczych prowadzonych po danym spisie. (abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

Bayesian estimation; Bayesian statistics; Agriculture; Statistical surveys

PL

Estymacja bayesowska; Statystyka bayesowska; Rolnictwo; Badania statystyczne

• Czasopismo: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
• Rocznik: 2008
• Tom: 216 Multivariate Statistical Analysis Statistical Inference, Statistical Models and Applications
• Strony: 315--321

Twórcy

autor

Dorota Bartosińska

• Maria Curie-Skłodowska University in Lublin, Poland

Bibliografia

• Bartosińska D. (2005), Small Area Estimation Methods in Agricultural Sample Surveys (Using Data of Census of Agriculture), Warsaw School of Economics, (mimeo of doctoral dissertation in Polish).
• Bracha Cz., Lednicki В., Wieczorkowski R. (2004), Utilization of Composite Estimation Methods from the Labour Force Surveys by Region and Poviat in 2003, Research Centre of the Central Statistical Office and the Polish Academy of Sciences, No. 299, Warsaw 2004 (in Polish).
• Kordos J. (2006), Impact of Different Factors on Research in Small Area Estimation in Poland, Statistics in Transition, Vol. 7, No. 4, pp. 863-879.
• Kordos J., Paradysz J. (2000), Some Experiments in Small Area Estimation in Poland, Statistics in Transition, Vol. 4, No. 4, pp. 679-697.
• Kubacki J. (2006), Remarks on Using the Polish LFS Data and SAE Methods for Unemployment Estimation by County, Statistics in Transition, Vol. 7, No. 4, pp. 901-916.
• Rao J.N.K. (2003), Small Area Estimation, John Wiley & Sons, New Jersey.