On Accuracy of Some EBLU Predictor

• Autorzy: Tomasz Żądło
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

W opracowaniu analizujemy dokładność empirycznych najlepszych liniowych nie-obciążonych predyktorów wartości globalnej w domenie (ang. EBLUP - empirical best linear unbiased predictor) zakładając model nadpopulacji należący do klasy ogólnych mieszanych modeli liniowych. Do oceny błędu średniokwadratowego (ang. MSE - mean square error) predyktora typu EBLU wykorzystano rezultaty prezentowane przez Datta and Lahiri (2000) dla predyktora zaproponowanego przez Hendersona (1950) po zaadoptowaniu ich dla przypadku predyktora zaproponowanego przez Royalla (1976). W badaniu symulacyjnym wykorzystano rzeczywiste dane dotyczące gospodarstw rolnych w powiecie Dąbrowa Tarnowska uzyskane w spisie rolnym w 1996. (abstrakt oryginalny)

EN

In the paper we analyze the accuracy of the empirical best linear un-biased predictor (EBLUP) of the domain total (see Royall, 1976) assuming a special case of the general linear mixed model. To estimate the mean square error (MSE) of the EBLUP we use the results obtained by Datta and Lahiri (2000) for the predictor proposed by Henderson (1950) and adopt them for the predictor proposed by Royall (1976). In a simulation study we study real data on Polish farms from Dąbrowa Tarnowska region.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Modele liniowe; Statystyka małych obszarów; Estymatory

EN

Linear models; Small area estimates; Estimators

• Czasopismo: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
• Rocznik: 2008
• Tom: 216 Multivariate Statistical Analysis Statistical Inference, Statistical Models and Applications
• Strony: 211-221

Twórcy

autor

Tomasz Żądło

• The Karol Adamiecki University of Economics in Katowice, Poland

Bibliografia

• Chambers R., Ayoub S. (2003), Smali area estimation: A review of methods based on the application of mixed models, Southampton Staistical Sciences Research Institute Methodology Working Paper M03/16, University of Southampton
• Datta, G. S., Lahiri, P. (2000), A unified measure of uncertainty of estimated best linear unbiased predictors in smali area estimation problems, Statistica Sinica, 10, 613- 627.
• Henderson, C.R. (1950), Estimation of genetic parameters (Abstract), Annals of Mathematical Statistics, 21, 309-310.
• Kackar, R.N., Harville, D.A. (1981), Unbiasedness of two-stage estimation and prediction procedures for mixed linear models, Communications in Statistics, Series A, 10, 1249-1261.
• R Development Core Team (2005), R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Yienna, Austria, ISBN 3-900051- 07-0, URL http://www.R-project.org.
• Royall, R.M. (1976), The linear least squares prediction approach to two-stage sampling. Journal of the American Statistical Association, 71, 657-473.
• Yalliant, R., Dorfman, A.H., Royall, R.M. (2000), Finitepopulation sampling and inference. A prediction approach, John Wiley & Sons, New York.
• Żądło T. (2004), On unbiasedness of some EBLU predictor. In: Proceedings in computational statistics 2004, Antoch J. (red.), Physica-Verlag, Heidelberg, 2019-2026