首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于混合地理加权Fay-Herriot模型的小域估计
作者姓名:李 腾 魏传华 于力超
作者单位:中央民族大学理学院统计学系
摘    要:
作为一类区域层次模型, Fay-Herriot模型在小域估计中已经得到广泛的应用,这类模型假定各区域的直接估计是空间不相关的.很多情况下这个假定是不成立的,因此一些考虑空间效应的Fay-Herriot模型被提出.本文基于混合地理加权回归模型提出一类新的Fay-Herriot模型用以刻画空间非平稳性,基于提出的模型,给出小域目标参数的经验最佳线性无偏预测估计量,并研究了该估计量的均方误差.最后通过数值模拟验证了所提方法的有效性.

关 键 词:Fay-Herriot模型   混合地理加权回归模型   小域估计   经验最佳线性无偏预测
收稿时间:2018-05-14
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
点击此处可从《应用数学》浏览原始摘要信息
点击此处可从《应用数学》下载免费的PDF全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号