Application of mixed logistic model in small area estimation

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21340%2F14%3A00222919" target="_blank" >RIV/68407700:21340/14:00222919 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Application of mixed logistic model in small area estimation

Popis výsledku v původním jazyce

Small area estimation (SAE) is in need of reliable methods for statistical inference. Direct estimation from particular small areas might not be feasible and models that borrow strength from other areas are used. For binary data, a logistic model is oneof the most used in practice. In this work, the logistic mixed model is introduced. Then, parameter estimation techniques based on Laplace approximation of likelihood are outlined. The pseudo empirical best linear unbiased predictors (pseudo?EBLUP) of area parameters are derived. The random area effects logistic model is compared to a logistic model with area effects treated as fixed in a set of Monte Carlo simulations. Performance of both models is discussed. Finally, the results are compared to the corresponding results of a Fay?Herriot model.

Název v anglickém jazyce

Application of mixed logistic model in small area estimation

Popis výsledku anglicky

Small area estimation (SAE) is in need of reliable methods for statistical inference. Direct estimation from particular small areas might not be feasible and models that borrow strength from other areas are used. For binary data, a logistic model is oneof the most used in practice. In this work, the logistic mixed model is introduced. Then, parameter estimation techniques based on Laplace approximation of likelihood are outlined. The pseudo empirical best linear unbiased predictors (pseudo?EBLUP) of area parameters are derived. The random area effects logistic model is compared to a logistic model with area effects treated as fixed in a set of Monte Carlo simulations. Performance of both models is discussed. Finally, the results are compared to the corresponding results of a Fay?Herriot model.

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

2014

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Proceedings of Stochastic and Physical Monitoring Systems 2014

ISBN

978-80-01-05616-5

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

10

Strana od-do

193-202

Název nakladatele

ČVUT v Praze

Místo vydání

Praha

Místo konání akce

Malá Skála

Datum konání akce

23. 6. 2014

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

—