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| 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 | |
| 作者单位： | ;1.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 |
Model-Based Small Area Estimation Methods and Its Extension——from Univariate Case to Multivariate Case |
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