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- 基于混合地理加权Fay-Herriot模型的小域
估计北大核心CSCDCSTPCD摘要:作为一类区域层次模型,Fay-Herriot模型在小域估计中已经得到广泛的应用,这类模型假定各区域的直接估计是空间不相关的.很多情况下这个假定是不成立的,因此一些考虑空间效应的Fay-Herriot模型被提出.本文基于混合地理加权回归模型提出一类新的Fay-Herriot模型用以刻画空间非平稳性,基于提出的模型,给出小域目标参数的经验最佳线性无偏预测估计量,并研究了该估计量的均方误差.最后通过数值模拟验证了所提方法的有效性.
- 分层贝叶斯模型下我国疾病死亡率的小域估计方法北大核心CHSSCDCSSCICSTPCD
- 小域的双重稳健估计方法北大核心CHSSCDCSSCI
- 基于最佳线性无偏估计的模型权数的小域估计北大核心CHSSCDCSSCI摘要:文章介绍了一种基于EBLUP的模型权数的小域估计方法.这种估计方法一方面使小域的目标估计量是加权线性组合,从而使估计过程以及均方误的估计更加简单;另一方面得到的估计量不依赖于模型的假定,是一种稳健的估计量.文章还通过一个简单的模拟案例说明了这种估计量的稳健的性质,说明这种估计方法是一种非常符合实际调查情况的小域估计方法.
- 国际森林空间分析技术会议(ForestSAT 2024)学术动向分析北大核心CSTPCD
- 一种处理不可忽略抽样机制下的小域估计的新方法北大核心CHSSCDCSSCI
- 多目标变量调查的小域的稳健估计量研究北大核心CHSSCDCSSCI
- 基于多层次模型的小域估计方法研究北大核心CHSSCDCSSCICSTPCD
- 小域估计及基准校正在贫困测度中的应用北大核心CSSCI摘要:获得可靠及时的区(县)级扶贫数据对地方政府有效规划扶贫资金、实施扶贫工作至关重要.文章应用Fay-Herriot模型和Logistic模型从收入状况、性别、年龄、受教育程度这四个方面选取辅助信息,分别对某省份部分区(县)的贫困率进行推断,结果表明,小域估计技术能够测度地区贫困率.同时,通过比率基准和差异基准等基准校正方法对地级市贫困率EBLUP估计值进行调整,保障了上下级统计结果的一致性,为今后地方政府测度地区贫困提供了新的途径和方法.