کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6868779 1440035 2018 21 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Small area estimation of general parameters under complex sampling designs
ترجمه فارسی عنوان
برآورد پارامترهای عمومی پارامترهای کلی در طرح های نمونه گیری پیچیده
کلمات کلیدی
بهترین برآورد کننده تجربی، نمونه گیری آموزنده، مدل خطای نشتی، نقشه برداری فقر، مدل های سطح واحد،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی
When the probabilities of selecting individuals (units) for the sample depend on the outcome values, the selection mechanism is said to be informative. Under informative selection, individuals with certain outcome values appear more often in the sample and, as a consequence, usual inference based on the actual sample without appropriate weighting might be strongly biased. An extension of the empirical best (EB) method for estimation of general non-linear parameters in small areas that handles informative selection by incorporating the sampling weights is proposed. Properties of this new method under complex sampling designs, including informative selection, are analyzed. Results confirm that the proposed weighted estimators significantly reduce the bias of unweighted EB estimators under informative sampling, and compare favorably under non-informative sampling. The proposed method is illustrated through an application to poverty mapping in a State from Mexico.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 121, May 2018, Pages 20-40
نویسندگان
, , ,