基于模型的小域估计方法及其拓展——由单变量推广到多变量情形
2018-09-11分类号:O212.2
【部门】中央民族大学理学院
【摘要】小域估计是当今抽样调查领域的研究热点,通过建立小域估计模型,将所有调查区域通过公共的参数连接起来,利用相关区域数据作为辅助信息,解决多层次抽样调查中某些域样本量不足的问题,提高参数的估计精度。本文首先在目标变量是单变量的情形下,研究了域层次模型和单元层次模型的参数估计方法,进而推广到目标变量是多变量的情形,考虑变量之间的相关性,研究了多变量Fay-Herriot模型参数的经验最优线性无偏预测及其均方误差矩阵的性质,最后通过一个实例,验证了参数估计具有良好效果。
【关键词】小域估计 混合线性模型 Fay-Herriot模型 经验最优线性无偏预测
【基金】国家社会科学基金青年项目(18CTJ011);; 全国统计科学研究项目重点项目(2017LZ01)的资助
【所属期刊栏目】数理统计与管理
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