Small Area Estimation of Proportion-Based Indicators

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21340%2F23%3A00363311" target="_blank" >RIV/68407700:21340/23:00363311 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://doi.org/10.1007/978-3-031-04137-2_27" target="_blank" >https://doi.org/10.1007/978-3-031-04137-2_27</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-04137-2_27" target="_blank" >10.1007/978-3-031-04137-2_27</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Small Area Estimation of Proportion-Based Indicators

Popis výsledku v původním jazyce

This paper considers a unit-level multinomial model with logit link for small area estimation of proportion-based socioeconomic indicators. For a labour force survey, some of these indicators are totals of unemployed people, proportions of inactive people, unemployment rates or entropy indexes. A Broyden quasi-Newton algorithm is proposed to calculate the method-of-moment and maximum likelihood estimators of the model parameters. Model-based predictors of small area indicators are derived and their mean squared errors are estimated by parametric bootstrap.

Název v anglickém jazyce

Small Area Estimation of Proportion-Based Indicators

Popis výsledku anglicky

This paper considers a unit-level multinomial model with logit link for small area estimation of proportion-based socioeconomic indicators. For a labour force survey, some of these indicators are totals of unemployed people, proportions of inactive people, unemployment rates or entropy indexes. A Broyden quasi-Newton algorithm is proposed to calculate the method-of-moment and maximum likelihood estimators of the model parameters. Model-based predictors of small area indicators are derived and their mean squared errors are estimated by parametric bootstrap.

Druh

C - Kapitola v odborné knize

CEP obor

—

OECD FORD obor

10103 - Statistics and probability

Projekt

<a href="/cs/project/EF16_019%2F0000778" target="_blank" >EF16_019/0000778: Centrum pokročilých aplikovaných přírodních věd</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2023

Kód důvěrnosti údajů

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

Název knihy nebo sborníku

Trends in Mathematical, Information and Data Sciences

ISBN

978-3-031-04136-5

Počet stran výsledku

9

Strana od-do

329-337

Počet stran knihy

456

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Cham

Kód UT WoS kapitoly

—