Empirical Best Predictor Under Area-Level Gamma Mixed Model

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21340%2F18%3A00325051" target="_blank" >RIV/68407700:21340/18:00325051 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Empirical Best Predictor Under Area-Level Gamma Mixed Model

Popis výsledku v původním jazyce

In practise we can encounter many problems where it is useful to employ small area estimation (SAE) methods to obtain reliable estimates of characteristics of interest (e.g. means, totals). This contribution deals with an empirical best predictor (EBP) under an arealevel gamma mixed model where responses have the gamma distribution. To obtain estimates of regression parameters and predictors of random effects, the ML Laplace approximation algorithm is used. Subsequently, an algorithm for calculating the EBP is derived. Simulation experiments are conducted to check the behaviour of the EBP and the plug-in estimator.

Název v anglickém jazyce

Empirical Best Predictor Under Area-Level Gamma Mixed Model

Popis výsledku anglicky

In practise we can encounter many problems where it is useful to employ small area estimation (SAE) methods to obtain reliable estimates of characteristics of interest (e.g. means, totals). This contribution deals with an empirical best predictor (EBP) under an arealevel gamma mixed model where responses have the gamma distribution. To obtain estimates of regression parameters and predictors of random effects, the ML Laplace approximation algorithm is used. Subsequently, an algorithm for calculating the EBP is derived. Simulation experiments are conducted to check the behaviour of the EBP and the plug-in estimator.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10103 - Statistics and probability

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2018

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

SPMS 2018 - Stochastic and Physical Monitoring Systems, Proceedings of the international conference

ISBN

978-80-01-06501-3

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

9

Strana od-do

1-9

Název nakladatele

Česká technika - nakladatelství ČVUT

Místo vydání

Praha

Místo konání akce

Dobřichovice

Datum konání akce

18. 6. 2018

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—