Wyniki wyszukiwania - BazEkon

1

Zastosowanie metod estymacji dla małych obszarów w amerykańskich badaniach rolniczych

100%

Bartosińska-Kowalska D.

|

nr 5

98-115

W artykule dokonano przeglądu metod estymacji dla małych obszarów w badaniach rolniczych w Stanach Zjednoczonych, wykorzystując książkę pod redakcją W.L. Schaible'a zatytułowaną Indirect Estimators in U.S. Federal Programs, wyd. 1996.

2

Small Area Estimation for Skewed Data in the Presence of Zeroes

100%

Karlberg F.

|

16

|

nr 4 The Measurement of Subjective Well-Being in Survey Research

541-562

Skewed distributions with representative outliers pose a problem in many surveys. Various small area prediction approaches for skewed data based on transformation models have been proposed. However, in certain applications of those predictors, the fact that the survey data also contain a non-negligible number of zero-valued observations is sometimes dealt with rather crudely, for instance by arbitrarily adding a constant to each value (to allow zeroes to be considered as "positive observations, only smaller", instead of acknowledging their qualitatively different nature). On the other hand, while a lognormal-logistic model has been proposed (to incorporate skewed distributions as well as zeroes), that model does not include any hierarchical aspects, and is therefore not explicitly adapted to small area prediction. In this paper, we consolidate the two approaches by extending one of the already established log-transformation mixed small area prediction models to incorporate a logistic component. This allows for the simultaneous, systematic treatment of domain effects, outliers and zero-valued observations in a single framework. We benchmark the resulting model-based predictors (against relevant alternatives) in applications to simulated data as well as empirical data from the Australian Agricultural and Grazing Industries Survey. (original abstract)

3

Borrowing Information over Time in Binomial/Logit Normal Models for Small Area Estimation

100%

Franco C., Bell W. R.

|

16

|

nr 4 The Measurement of Subjective Well-Being in Survey Research

563-584

Linear area level models for small area estimation, such as the Fay-Herriot model, face challenges when applied to discrete survey data. Such data commonly arise as direct survey estimates of the number of persons possessing some characteristic, such as the number of persons in poverty. For such applications, we examine a binomial/logit normal (BLN) model that assumes a binomial distribution for rescaled survey estimates and a normal distribution with a linear regression mean function for logits of the true proportions. Effective sample sizes are defined so variances given the true proportions equal corresponding sampling variances of the direct survey estimates. We extend the BLN model to bivariate and time series (first order autoregressive) versions to permit borrowing information from past survey estimates, then apply these models to data used by the U.S. Census Bureau's Small Area Income and Poverty Estimates (SAIPE) program to predict county poverty for school-age children. We compare prediction results from the alternative models to see how much the bivariate and time series models reduce prediction error variances from those of the univariate BLN model. Standard conditional variance calculations for corresponding linear Gaussian models that suggest how much variance reduction will be achieved from borrowing information over time with linear models agree generally with the BLN empirical results. (original abstract)

4

Niektóre aspekty jakości w statystyce małych obszarów

84%

Kordos J.

|

nr 11

14-28

Wzrasta zapotrzebowanie na informacje statystyczne dla małych obszarów, takich jak gminy, powiaty i miasta. Urzędy statystyczne, szczególnie krajów wysoko rozwiniętych, poszukują innowacyjnych metod, które umożliwiłyby uzyskanie ocen dla małych obszarów, przy uwzględnieniu dostępu do różnych źródeł danych. Eurostat dąży do wykorzystywania w szerszym zakresie metod projektowania i estymacji dla małych obszarów.

5

Statystyczna analiza struktury obszarowej gospodarstw rolnych w Polsce

84%

Kukuła K.

|

nr 1070, t. 1 Agrobiznes 2005 : zmiany w agrobiznesie po przystąpieniu Polski do Unii Europejskiej. T. 1

525-531

Celem pracy jest zatem wyodrębnienie grup województw o podobnej strukturze agrarnej oraz ich charakterystyka.Struktura obszarowa gospodarstw prezentowana w źródłach statystycznych jest na ogół zbudowana z wielu składowych, tzn. zawiera wiele przedziałów obszarowych gospodarstw. Ze względu na przejrzystość uzyskiwanych wyników i ich interpretację, strukturę tę na potrzeby analizy zdezagregowano, przyjmując następujące grupy gospodarstw:1) do 5 ha - gospodarstwa małe,2) 5-10 ha - gospodarstwa średnie,3) 10-30 ha - gospodarstwa duże,4) powyżej 30 ha - gospodarstwa bardzo duże.Na potrzeby analizy wykorzystano procedury analizy struktur przestrzennych zaproponowane w pracach własnych. (fragment tekstu)

6

Benchmarkowa analiza estymacji dla małych obszarów na lokalnych rynkach pracy

84%

Paradysz K.

|

nr 279 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

291-300

Statystyka małych obszarów (SMO) znajduje zastosowanie w warunkach niedostatecznej liczebności próby. Na początku XXI wieku w Głównym Urzędzie Statystycznym postanowiono sprawdzić, czy metodologia SMO mogłaby być wykorzystana w Polsce. Zadanie to powierzono zespołowi pod kierunkiem C. Brachy. Na podstawie BAEL w latach 1995-2002 dokonano estymacji z Badania Aktywności Ekonomicznej Ludności na poziomie powiatów dla lat 1995-2002, wykorzystując dodatkowo wyniki NSP 2002. Natomiast na podstawie danych BAEL z 2003 r. zweryfikowano możliwość wykorzystania złożonych metod estymacji do dezagregacji danych na poziomie powiatów. W obu tych opracowaniach dokonano formalnej oceny jakości szacunków, wykorzystując w tym celu parametry stochastycznej struktury estymatorów klasy SMO (klasycznych, syntetycznych, złożonych). Przedmiotem niniejszego opracowania jest analiza krytycznej oceny wyników dokonanych przez zespół metodologiczny w GUS. W artykule podejmiemy próbę dalszej weryfikacji metodologii SMO z punktu widzenia kryteriów zaproponowanych przez J. Paradysza [2008].(abstrakt oryginalny)

7

Statystyka małych obszarów w badaniach ekonomicznych : podejście modelowe i mieszane

84%

Żądło T.

|

2015

294

Celem pracy jest prezentacja aktualnego dorobku międzynarodowego z zakresu podejścia modelowego i mieszanego statystyki małych obszarów z uwzględnieniem zarówno badań prowadzonych w jednym okresie, jak i badań wielookresowych oraz zaproponowanie nowych, bardziej dokładnych metod estymacji i predykcji charakterystyk domen wraz z autorskimi metodami oceny ich dokładności. Praca składa się z pięciu rozdziałów. Pierwszy rozdział ma charakter wprowadzający. Przedstawiono w nim podstawowe definicje z zakresu metody reprezentacyjnej i statystyki małych obszarów. Uwzględniono tu również nowe propozycje mierników dokładności predykcji, których estymatory będą proponowane w kolejnych podrozdziałach. Rozdział drugi poświęcono empirycznym najlepszym liniowym nieobciążonym predyktorom w badaniach prowadzonych w jednym okresie. Zaprezentowano empiryczne wersje predyktora zaproponowanego przez Hendersona (1950) oraz ich uogólnienia - empiryczne wersje predyktora zaproponowanego przez Royalla (1976). W szczególności przedstawiono autorskie twierdzenia dotyczące nieobciążoności ogólnej postaci tego predyktora, jego błędu średniokwadratowego i asymptotycznej nieobciążoności jego estymatorów uzyskanych różnymi metodami (z uwzględnieniem rzędów obciążeń). Zaprezentowano również autorskie modele nadpopulacji, dla których wyprowadzono postacie najlepszych liniowych nieobciążonych predyk- torów wartości globalnej w domenie, postacie błędów średniokwadratowych ich wersji empirycznych oraz zaproponowano ich estymatory. Rozważania zostały również uogólnione na przypadek predykcji kombinacji liniowej wartości globalnych w domenach. Rozdział trzeci poświęcono empirycznym najlepszym liniowym nieobciążonym predyktorom w badaniach wielookresowych. Oprócz przeglądu metod prezentowanych w literaturze przedstawiono autorski model nadpopulacji zakładany dla profili, uwzględniający występowanie korelacji w czasie i przestrzeni, zmiany populacji i przynależności elementów populacji do podpopulacji w czasie. Dla rozważanego modelu wyprowadzono postacie najlepszych liniowych nieobciążonych predyktorów, błędy średniokwadratowe ich wersji empirycznych oraz zaproponowano ich asymptotycznie nieobciążone estymatory. Rozważania uzupełniono propozycjami przypadków szczególnych wprowadzonego modelu nadpopulacji, predyktora i estymatorów jego błędu średnio- kwadratowego oraz uogólnieniami na przypadek predykcji kombinacji liniowej wartości globalnych w domenach. Rozdział czwarty poświęcono podejściu mieszanemu. Oprócz przeglądu metod prezentowanych w literaturze przedstawiono w nim nowe, autorskie propozycje estymatorów kalibrowanych, modelowo-kalibrowanych i pseudoempiiycznych najlepszych liniowych nieobciążonych predyktorów. Rozdział piąty poświęcono klasom estymatorów i predyktorów, które nie były omawiane w poprzednich rozdziałach. W szczególności zaproponowano empiryczny najlepszy predyktor dowolnej charakterystyki domeny możliwy do stosowania w badaniach wielookresowych przy dowolnym rozkładzie badanej zmiennej, dla którego jest znany rozkład warunkowy, i nieliniowych (ale sprowadzalnych do liniowych) modelach nadpopulacji. (fragment tekstu)

8

SAE Education Challenges to Academics and NSI

84%

Gołata E.

|

16

|

nr 4 The Measurement of Subjective Well-Being in Survey Research

611-630

The aim of the paper is to present some experiences in teaching Small Area Estimation (SAE). SAE education experiences and challenges are analysed from the academic side and from the NSI side. An attempt was undertaken to discuss SAE issues in a wider perspective of teaching statistics. In particular, the topics refer to Polish conditions, but they are presented against the background of selected international experiences and practices. Information comes from a special inquiry - a survey conducted among employees of statistical offices and academics from universities involved in SAE research. A further issue is inclusion of SAE in the EMOS project (European Master in Official Statistics). The survey is extended with information collected by monitoring of trainings and projects organized by the leading centres dealing with SAE. The results obtained are related to a similar survey within Eurostat project: ESSnet on Small Area Estimation, which was conducted in 2010. The study includes interest in learning and the need to implement SAE methodology, a range of subjects taught as well as a range of applications, forms of training, type of courses, software used and teaching methods. In particular, it intends to answer how strong the interest in small area estimation is, what the demand for practical and theoretical knowledge in the field is and what the recommendations for universities and statistical institutes are. (original abstract)

9

Small Area Estimates of the Population Distribution by Ethnic Group in England : a Proposal Using Structure Preserving Estimators

84%

Luna A., Zhang L.-C., Whitworth A., Piller K.

|

16

|

nr 4 The Measurement of Subjective Well-Being in Survey Research

585-602

This paper addresses the problem of producing small area estimates of Ethnicity by Local Authority in England. A Structure Preserving approach is proposed, making use of the Generalized Structure Preserving Estimator. In order to identify the best way to use the available aggregate information, three fixed effects models with increasing levels of complexity were tested. Finite Population Mean Square Errors were estimated using a bootstrap approach. However, more complex models did not perform substantially better than simpler ones. A mixed-effects approach does not seem suitable for this particular application because of the very small sample sizes observed in many areas. Further research on a more flexible fixed-effects estimator is proposed. (original abstract)

10

SAE Teaching Using Simulations

84%

Burgard J. P., Münnich R.

|

16

|

nr 4 The Measurement of Subjective Well-Being in Survey Research

603-610

The increasing interest in applying small area estimation methods urges the needs for training in small area estimation. To better understand the behaviour of small area estimators in practice, simulations are a feasible way for evaluating and teaching properties of the estimators of interest. By designing such simulation studies, students gain a deeper understanding of small area estimation methods. Thus, we encourage to use appropriate simulations as an additional interactive tool in teaching small area estimation methods. (original abstract)

11

Inferential Issues in Model-Based Small Area Estimation : Some New Developments

84%

Rao J. N. K.

|

16

|

nr 4 The Measurement of Subjective Well-Being in Survey Research

491-510

Small area estimation (SAE) has seen a rapid growth over the past 10 years or so. Earlier work is covered in the author's book (Rao 2003). The main purpose of this paper is to highlight some new developments in model-based SAE since the publication of the author's book. A large part of the new theory addressed practical issues associated with the model-based approach, and we present some of those methods for area level and unit level models. We also briefly mention some new work on synthetic estimation of area means or totals based on implicit models. (original abstract)

12

Covariate Selection for Small Area Estimation in Repeated Sample Surveys

84%

van den Brakel J. A., Buelens B.

|

16

|

nr 4 The Measurement of Subjective Well-Being in Survey Research

523-540

If the implementation of small area estimation methods to multiple editions of a repeated sample survey is considered, then the question arises which covariates to use in the models. Applying standard model selection procedures independently to the different editions of the survey may identify different sets of covariates for each edition. If the small area predictions are sensitive to the different models, this is undesirable in official statistics since monitoring change over time of statistical quantities is of utmost importance. Therefore, potential confounding of true change and methodological alterations should be avoided. An approach to model selection is proposed resulting in a single set of covariates for multiple survey editions. This is achieved through conducting covariate selection simultaneously for all editions, minimizing the average of the edition-specific conditional Akaike Information Criteria. Consecutive editions of the Dutch crime victimization survey are used as a case study. Municipal estimates of three survey variables are obtained using area level models. The proposed averaging strategy is compared to the standard method of considering each edition separately, and to an elementary approach using co-variates selected in the first edition. Resulting models, point estimates and MSE estimates are analyzed, indicating no substantial adverse effects of the conceptually attractive averaging strategy. (original abstract)

13

An Approximation to the Optimal Subsample Allocation for Small Areas

84%

Molefe W. B., Shangodoyin D. K., Clark R. G.

|

nr 2

163-182

This paper develops allocation methods for stratified sample surveys in which small area estimation is a priority. We assume stratified sampling with small areas as the strata. Similar to Longford (2006), we seek efficient allocation that minimizes a linear combination of the mean squared errors of composite small area estimators and of an estimator of the overall mean. Unlike Longford, we define mean-squared error in a model-assisted framework, allowing a more natural interpretation of results using an intra-class correlation parameter. This allocation has an analytical form for a special case, and has the unappealing property that some strata may be allocated no sample. We derive a Taylor approximation to the stratum sample sizes for small area estimation using composite estimation giving priority to both small area and national estimation. (original abstract)

14

An Evaluation of Company Performance Using the Fay-Herriot Model

84%

Dehnel G., Pietrzak M., Wawrowski Ł.

Argumenta Oeconomica Cracoviensia

|

2017

|

no 16

23-36

Informacje dotyczące miesięcznych charakterystyk sektora małych przedsiębiorstw obecnie pochodzą głównie z badań reprezentacyjnych prowadzonych m.in. przez GUS. Wielkość próby umożliwia precyzyjne oszacowanie parametrów jedynie dla całego kraju i województw bądź w przekroju sekcji PKD. Rosnąca potrzeba dostarczenia wiarygodnych szacunków na niskim poziomie agregacji skłania do prowadzenia badań dotyczących zastosowania pośrednich metod estymacji wykorzystujących dodatkowe źródła informacji. Stąd też celem artykułu jest ocena możliwości zastosowania modelu Fay-Herriota do oszacowania jednej z podstawowych charakterystyk ekonomicznych dotyczących małych przedsiębiorstw, jaką jest przychód, na podstawie informacji zawartych w rejestrach administracyjnych prowadzonych przez Ministerstwo Finansów. (abstrakt oryginalny)

15

Triple-goal Estimation of Unemployment Rates for U.S. States Using the U.S. Current Population Survey Data

84%

Bonnéry D., Rheng Y., Ha N. S., Luhiri P.

|

16

|

nr 4 The Measurement of Subjective Well-Being in Survey Research

511-522

In this paper, we first develop a triple-goal small area estimation methodology for simultaneous estimation of unemployment rates for U.S. states using the Current Population Survey (CPS) data and a two-level random sampling variance normal model. The main goal of this paper is to illustrate the utility of the triple-goal methodology in generating a single series of unemployment rate estimates for three separate purposes: developing estimates for individual small area means, producing empirical distribution function (EDF) of true small area means, and the ranking of the small areas by true small area means. We achieve our goal using a Monte Carlo simulation experiment and a real data analysis. (original abstract)