Zastosowanie hierarchicznej estymacji bayesowskiej w szacowaniu wartości dochodów ludności w powiatach

• Autorzy: Jan Kubacki

Warianty tytułu

Using the Hierarchical Bayesian Estimation in Estimating the Income of the Population in Poviats

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule wykazano przydatność szacunków wykonanych z użyciem hierarchicznej estymacji bayesowskiej w przypadku znanych wartości hiperparametrów modelu. Pokazano istnienie zgodności między szacunkami z użyciem takiej metody oraz szacunkami z użyciem innej techniki dla małych obszarów, w tym metody EBLUP. (fragment tekstu)

EN

The author presents a method of hierarchical bayesian estimation to estimate the value of the different income variables on the basis of studies of household budgets and POLTAX tax register. Calculations have been made for the case where approximately known a priori evaluation of hyperparameters used to construct a conditional probability, which is used in the model. The author compares the efficiency of the estimates obtained by using other hierarchical methods of estimation for small areas, including the EBLUP estimators type. This gave congruity in precision of the estimated parameters using both techniques. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Estymacja bayesowska; Dochody ludności; Szacowanie wartości

EN

Bayesian estimation; People's income; Value estimation

• Czasopismo: Wiadomości Statystyczne
• Rocznik: 2014
• Numer: nr 9
• Strony: 21--45

Twórcy

autor

Jan Kubacki

• Urząd Statystyczny w Łodzi

Bibliografia

• Bracha Cz., Lednicki B., Wieczorkowski R. (2004), Wykorzystanie złożonych metod estymacji do dezagregacji danych z Badania Aktywności Ekonomicznej Ludności w roku 2003, GUS, "Z prac Zakładu Badań Statystyczno-Ekonomicznych GUS i PAN", z. 299
• Domański Cz., Pruska K. (2001), Metody statystyki małych obszarów, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
• Gelman A., Rubin D. B. (1992), Inference from Iterative Simulation Using Multiple Sequences, "Statistical Science", No. 7
• Gołata E. (2004), Estymacja pośrednia bezrobocia na lokalnym rynku pracy, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu
• Gomez-Rubio V. (2008), Small Area Estimation with R Unit 5: Bayesian Small Area Estimation, useR! 2008, 11 August 2008, Dortmund, http://www.bias- project.org.uk/SAE_tutorial/useR08--tutorial.tgz
• Kalton G., Kordos J., Platek R. (1993), Small Area Statistics and Survey Designs, Vol. I: Invited Papers: Vol. II: Contributed Papers and Panel Discussion, Central Statistical Office, Warsaw
• Karaganis M. (2009), Small Area Estimation for Survey Data: A Hierarchical Bayes Approach, A Thesis submitted to the Faculty of Graduate Studies of The University of Manitoba, Winnipeg, http://mspace.lib.umanitoba.ca/bitstream/1993/3207/1/Final%20thesis%20-%20Aug%2020% 202009.pdf
• Kubacki J. (2004), Application of the Hierarchical Bayes Estimation to the Polish Labour Force Survey, "Statistics in Transition", Vol. 6, No. 5
• Kubacki J. (2012), Estimation of parameters for small areas using hierarchical Bayes method in the case of known model hyperparameters, "Statistics in Transition-new series", Summer 2012, Vol. 13, No. 2
• Kubacki J., Jędrzejczak A., Piasecki T. (2011), Wykorzystanie metod statystyki małych obszarów do opracowania wyników badań statystycznych, Raport z pracy metodologicznej 3.065, Ośrodek Statystyki Matematycznej, Urząd Statystyczny w Łodzi
• Kubacki J., Jędrzejczak A. (2012), The Comparison of Generalized Variance Function with Other Methods of Precision Estimation for Polish Household Budget Survey, "Studia Ekonomiczne", nr 120, http://wydawnictwo.ue.katowice.pl/uploads/media/SE_120.pdf
• Liu B. (2009), Hierarchical Bayes Estimation and Empirical Best Prediction of Small Area Proportions, Dissertation submitted to the Faculty of the Graduate School of the University of Maryland, College Park, http://drum.lib.umd.edu/bitstream/1903/9149/1/Liu_umd_0117E_10245.pdf
• Longford N. T. (2005), Missing Data and Small-Area Estimation. Modern Analytical Equipment for the Survey Statistician, Springer-Verlag, New York
• Metodologia Badania Budżetów Gospodarstw Domowych (2011),GUS, http://stat.gov.pl/obszary-- tematyczne/warunki-zycia/dochody-wydatki-i-warunki-zycia-ludnosci/metodologia-badania--budzetow-gospodarstw- domowych,10,1.html
• Niemiro W., Wesołowski J. (2010), Statystyka małych obszarów - symulacyjne badanie próbnika Gibbsa w hierarchicznym modelu bayesowskim, "Biblioteka Wiadomości Statystycznych", tom 62, GUS
• Plummer M., Best N., Cowles K., Vines K. (2006), CODA: Convergence Diagnosis and Output Analysis for MCMC, R News, Vol. 6
• Rao J. N. K. (2003), Small Area Estimation, Wiley Interscience, Hoboken, New Jersey
• Salvati N., Gomez-Rubio V. (2006), SAE: Small Area Estimation with R, R package version 0.07, http://www. bias-project.org. uk/software/SAE_0.07.zip
• Spiegelhalter D. J., Thomas A., Best N., Lunn D. (2003), WinBUGS User Manual, Version 1.4
• Sturtz S., Ligges U., Gelman A. (2005), R2WinBUGS: A Package for Running WinBUGS from R, "Journal of Statistical Software", No. 12(3)
• Venables W. N., Ripley B. D. (2002), Modern Applied Statistics with S, Fourth Edition, Springer Verlag, New York
• Vogt M. (2010), Bayesian Spatial Modeling: Propriety and Applications to Small Area Estimation with Focus on the German Census 2011, PhD Thesis, University of Trier, http://ubt.opus.hbz-- nrw.de/volltexte/2010/578/pdf/Dissertation_Martin_Vogt.pdf
• Wolter K. M. (2007), Introduction to Variance Estimation, Second Edition, Springer Verlag, New York
• Żądło T. (2008), Elementy statystyki małych obszarów z programem R, Akademia Ekonomiczna Katowice