Czasopismo
Tytuł artykułu
Autorzy
Warianty tytułu
Performing the Mixed Order Statistics to Characterisation of Small Area Sampling
Języki publikacji
Abstrakty
Cechą charakterystyczną badań podpopulacji, zwanych małymi obszarami, jest wykorzystanie informacji pochodzących z próby wylosowanej z całej populacji. Celem wnioskowania jest zwykle oszacowanie odpowiednich parametrów, np. średniej czy wartości globalnej. Efektywność stosowanych estymatorów zależy od ich konstrukcji i liczebności próby dla małego obszaru. Dokładność oszacowania można zwykle zwiększyć, przeprowadzając dodatkowe losowanie i dołączając nowe elementy do próby. W przypadku próby dla małego obszaru nie jest to na ogół możliwe, ponieważ korzystamy z istniejących już baz danych. W celu uzyskania dokładniejszych oszacowań wykorzystuje się także informacje o zmiennych dodatkowych przy konstrukcji estymatorów. W niniejszym rozdziale jest przedstawiona propozycja dołączenia do próby dla małego obszaru wybranych wartości wygenerowanych według rozkładu wyznaczonego na podstawie próby wylosowanej z całej populacji i wykorzystania ich do oszacowania średniej oraz skonstruowania histogramu rozkładu dla badanej zmiennej w małym obszarze. (fragment tekstu)
Rocznik
Strony
53--76
Opis fizyczny
Twórcy
autor
- Uniwersytet Łódzki
Bibliografia
- Dol W. (1991). Small Area Estimation. A Synthesis between Sampling Theory and Econometrics. Wolters Noordhoff Groningen.
- Domański Cz., Pruska К. (2000). Nieklasyczne metody statystyczne. PWE, Warszawa.
- Domański Cz., Pruska K. (2001). Metody statystyki małych obszarów. Uniwersytet Łódzki, Łódź.
- Rao J.N.K. (2003). Small Area Estimation, John Wiley & Sons, New Jersey.
- Wand M.P., Jones M.C. (1975). Kernel Smoothing. Chapman and Hall, London.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000168970587