Konstrukcja syntetycznych zbiorów danych na potrzeby estymacji dla małych domen

• Autorzy: Wojciech Roszka

Warianty tytułu

Construction of Synthetic Data Sets for Small Area Estimation

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Rozwijająca się gospodarka wymaga wsparcia informacyjnego w szczegółowych przekrojach. Liczebność próby w badaniach reprezentacyjnych uniemożliwia spełnienie tego postulatu, natomiast badania pełne, ze względu na koszty i czas realizacji, przeprowadzane są rzadko. Metody statystycznej integracji danych umożliwiają łączenie informacji z wielu źródeł. Dzięki ich zastosowaniu możliwe jest połączenie bogatych merytorycznie źródeł pochodzących z badań reprezentacyjnych ze zbiorami o pełnym pokryciu, zapewniającym możliwości estymacji dla małych domen. W artykule przedstawiony zostanie proces łączenia informacji z publikacji spisowych z informacjami z badań reprezentacyjnych w celu estymacji stopy bezrobocia w ujęciu powiatów(abstrakt oryginalny)

EN

A growing economy requires the information support in the specific cross-sections. The sample size in sample surveys makes the fulfillment of this demand impossible, while the full study, due to the cost and time of implementation, is rarely conducted. Statistical methods of data integration allow to combine information from multiple sources. Thanks to their application, it is possible to combine sample surveys and full studies, which makes estimation for small domains possible. In this article the process of combining information from the census publication and information from sample surveys to estimate the rate of unemployment in terms of counties will be presented(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Statystyka małych obszarów; Badania reprezentacyjne

EN

Small area estimates; Sampling survey

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia
• Rocznik: 2015
• Tom: 24
• Numer: nr 384 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
• Strony: 254--261

Twórcy

autor

Wojciech Roszka

• Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu

Bibliografia

• Anderson B., 2013, Estimating Small Area Income Deprivation: An Iterative proportional Fitting Approach, [w:] Tanton R., Edwards K.L. 2013, Spatial Microsimulation: A Reference Guide for Users, J. Bus. Econ. Stat. 4, s. 87-94.
• Dygaszewicz J., 2010, Integracja rejestrów publicznych, Główny Urząd Statystyczny, Warszawa.
• Józefowski T., Szymkowiak M., 2009, Estymatory kalibracyjne w badaniach statystycznych, Wiadomości Statystyczne, 2009, | nr 1.
• Peck J., 2011, Extension Commands and Rim Weighting with IBM SPSS Statistics: Theory and Practice, IBM Corporation.
• Rahman A., 2008, A Review of Small Area Estimation Problems and Methodological Developments, Discussion Paper 66, NATSEM, University of Canberra.
• Rao J.N.K., 2003, Small Area Estimation, Wiley and Sons.
• Roszka W., 2011, Iteracyjne dopasowanie proporcjonalne jako metoda poprawiania wyników w badaniach sondażowych, [w:] Garczarczyk J., Skikiewicz R., Metody pomiaru i analizy rynku usług. Dylematy badawcze, Zeszyty Naukowe UEP, 201.
• Williamson P., 2013, An Evaluation of Two Synthetic Small-Area Microdata Simulation Methodologies: Synthetic Reconstruction and Combinatorial Optimisation, [w:] Tanton R., Edwards K.L. 2013, Spatial Microsimulation: A Reference Guide for Users, J. Bus. Econ. Stat. 4, s. 8794.

Identyfikatory

DOI

10.15611/pn.2015.384.27