Small Area Estimation Using the Generalized Linear Models

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21340%2F10%3A00175255" target="_blank" >RIV/68407700:21340/10:00175255 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Small Area Estimation Using the Generalized Linear Models

Popis výsledku v původním jazyce

Small area estimation is more and more demanding in these days. This statistic method is based on the use of auxiliary data collected in related small areas, let's say the small area ''borrows strength'' from other small areas. The small area is that area in which the sample size is not large enough to produce direct estimates of adequate precision. We compare linear models with fixed and random effects in this paper. There are given formulas for Empirical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP) and theMean Squared Error (MSE) of EBLUP. Moreover, the models are studied and compared by simulation experiment, there are given related tables and figures. Finally, both models are applied to real data.

Název v anglickém jazyce

Small Area Estimation Using the Generalized Linear Models

Popis výsledku anglicky

Small area estimation is more and more demanding in these days. This statistic method is based on the use of auxiliary data collected in related small areas, let's say the small area ''borrows strength'' from other small areas. The small area is that area in which the sample size is not large enough to produce direct estimates of adequate precision. We compare linear models with fixed and random effects in this paper. There are given formulas for Empirical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP) and theMean Squared Error (MSE) of EBLUP. Moreover, the models are studied and compared by simulation experiment, there are given related tables and figures. Finally, both models are applied to real data.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2010

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

SPMS 2010 Stochastic and Physical Monitoring Systems

ISBN

978-80-01-04641-8

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

12

Strana od-do

—

Název nakladatele

ČVUT

Místo vydání

Praha

Místo konání akce

Děčín

Datum konání akce

27. 6. 2010

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

—