Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2004 | nr 13 Metody badań procesów społeczno-ekonomicznych | 11-29
Tytuł artykułu

Metody estymacji dla małych obszarów w badaniach procesów społeczno-ekonomicznych

Autorzy
Warianty tytułu
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Zapotrzebowanie na różnego rodzaju dane i analizy statystyczne z zakresu badań społeczno-ekonomicznych w układach regionalnych i lokalnych stale rośnie. Dotyczy to głownie przekrojów wojewódzkich, powiatowych, a także miast o różnej wielkości. Zwykle potrzebnych danych nie można uzyskać z badań pełnych, które pozwalają na pozyskanie informacji w żądanych przekrojach, a jedynie mogą być one dostępne z badań częściowych, prowadzonych metodą reprezentacyjną. Jednakże wyniki z badań reprezentacyjnych dla małych obszarów są zwykle niewiarygodne ze wzgląd na niewystarczające liczebności prób, a także ograniczone środki finansowe i organizacyjne. W takich przypadkach, w celu zwiększenia precyzji ocen, można wykorzystać metody estymacji dla małych obszarów, które "zapożyczają mocy", tj. wykorzystują informacje w czasie i przestrzeni z dostępnych rejestrów oraz innych badań. Autor omawia postępy prac nad doskonaleniem metod estymacji dla małych obszarów oraz przedstawia prace badawcze podjęte w tym zakresie przez Eurostat. Rozważa metody estymacji pośredniej do ocen różnych parametrów dla małych obszarów, wśród których wyróżnia estymatory syntetyczne, ilorazowe i regresyjne, estymatory złożone, a szczególnie empiryczny najlepszy liniowy predyktor nieobciążony, empiryczny estymator bayesowski oraz hierarchiczny estymator bayesowski, przy wykorzystaniu różnych źródeł danych. W uwagach końcowych omawiane są możliwości wykorzystania tych metod w badaniach procesów społeczno-ekonomicznych w Polsce. (abstrakt orginalny0
Twórcy
autor
Bibliografia
  • Bracha, Cz. (1994), Metodologiczne aspekty badania małych obszarów. Z prac Zakładu Badań Statystyczno-Ekonomicznych", z. 43,45.
  • Bracha, Cz. (1996), Teoretyczne podstawy metody reprezentacyjnej (rozdział VII), PWN, Warszawa, 283.
  • Brackstone, H. (1999), Managing Data Quality in a Statistical Agency. Survey Methodology, vol. 25, No. 2, s. 129-149.
  • Doi, W. (1991), Small area estimation: a synthesis between sampling theory and econometrics, PhD thesis. Groningen, The Netherlands, 202 str.
  • Domański, CZ., Pruska, K. (1996), Reprezentatywność próby w statystyce małych obszarów. Wladomości Stątystyczne, nr 5, s. 11-16.
  • Domański, CZ., Pruska, K. (2001), Metody statystyki małych obszarów, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź, 216 str.
  • Efron, B., Morris, C.N. (1973), Stein's estimation rule and its competitors: An empirical approach, Journal of American Statistical Association, 66, s. 117-130.
  • Fay, R.E., Herriot, R. (1979), Estimation of income for small places: an application of James-Stein procedures to census data, Journal of American Statistical Association, 74, s. 269-277.
  • Gambino, J., Dick, P. (2000), Small Area Estimation Practice at Statistics Canada, Statistics in Transition, t. 4, nr 4, s. 597-610.
  • Ghosh, M. (2001), Model-dependent small area estimation - theory and practice. W: Lecture Notes on Estimation for Population Domains and Small Areas, (R. Lehtonen, K. Djerf, eds), s. 51-108.
  • Ghosh, M., Rao, J.N.K. (1994), Small Area Estimation: An Appraisal. Statistical Science, Vol. 9, No. 1, s. 55-93.
  • Gonzalez M. E. (1973), Use and evaluation of synthetic estimates, Preceedings of the Social Statistics Section, American Statistical Association, s. 33-36.
  • Gonzalez, J.F., Placek, P.J., Scott,C. (1966), Synthetic Estimation of Followback Surveys at the National Center for Health Statistics, w: W.L. Schaible (ed), Indirect Estimators in U.S. Federal Programs, Springer-Verlag: New York, s. 16-27.
  • Heady, P., Hennell, S. (2001), Enhancing Small Area Estimation Techniques to Meet European Needs, Statistics in Transition, vol. 5, Number 2,2001, s. 195-203.
  • Kalton, G., Kordos, J., Płatek, R. (1993), Small Area Statistics and Survey Designs, Vol. I: Invited Papers; Vol. II: Contributed Papers and Panel Discussion. Central Statistical Office, Warsaw.
  • Kordos, J. (1959), Szacunek rozkładu ludności według grup zamożności, "Wiadomości Statystyczne", nr 3.
  • Kordos, J. (1960), Próba określenia dokładności szacunków, " Wiadomości Statystyczne", No. 3.
  • Kordos, J. (1963), Rozkład ludności pozarolniczej według wysokości dochodów na osobę w 1960 r. "Biuletyn Komitetu Przestrzennego Zagospodarowania Kraju PAN, nr 8.
  • Kordos, J. (1988), Jakość danych statystycznych, PWE, Warszawa, 204 str.
  • Kordos, J.(1991), Statystyka małych obszarów a badania reprezentacyjne, "Wiadomości Statystyczne", nr 4.
  • Kordos, J. (2001), Nowy projekt zastosowania estymacji dla małych obszarów, Wiadomości Statystyczne, nr 8, 2001, s. 1-10.
  • Kordos, J. (2003), Program poprawy jakości statystyki, Wiadomości Statystyczne, nr 7/8, 2003, s. 64-76.
  • Kordos, J. (2004), Niektóre aspekty jakości w statystyce małych obszarów. W: A. Zeliaś (red), Tradycje i obecne zadania statystyki w Polsce. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, s. 95-124.
  • Kubacki, J. (1997), Ważniejsze metody estymacji w statystyce małych obszarów, Wiadomości Statystyczne, nr 5, s. 13-22.
  • Marker, D.A.(2001), Producing Small Area Estimates from National Surveys: Methods for Minimizing use of Indirect Estimators, Survey Methodology, Vol. 27, Number 2, 2001, s. 183-188.
  • Paradysz, J. (1998), Small Area Statistics in Poland - First Experiences and Application Possibilities, Statistics in Transition, t. 3, nr 5, s. 1003-1015.
  • Pfeffermann, D. (2002), Small area estimation - new developments and directions. International Statistical Review, vol. 70, s. 125-143.
  • Płatek, R., Rao, J.N.K. Samdal, C.E., Singh, M.P. (Eds) (1987), Small Area Statistics, John Wiley & Sons, New York.
  • Riga (1999), Small Area Estimation - Conference Proceedings, Riga, Latvia, 20-21 August 1999.
  • Schaible, W.L. and R.J. Casady, R.J. (1994), The Development, Application, and Evaluation of Small Area Estimators. Statistics in Transition, Vol. 1, No. 6, s. 727-46.
  • Spjøtvoll, E., Thomsen, I. (1987), Applications of some empirical Bayes methods to small area statistics, Bulletin of the International Statistical Institute (vol.2), s. 435-449.
  • Statistical Policy Office (1993), Indirect Estimators in Federal Programs, Subcommittee on Small Area Estimation, Statistical Policy Working Papers 21.
  • Stany, E., Goel, P.K., Rumsey, D.J. (1991), County Estimates of Wheat Production, Survey Methodology, vol. 17, s. 211-225.
  • Survey Methodology (1983), A bibliography for small area estimation, vol. 9, s. 241-261.
  • Trewin, D. (2002), The importance of a Quality Culture, Survey Methodology, vol. 28, No. 2, s. 125-133.
  • Wesołowski J. (2004), Estymacja małych obszarów, Wiadomości Statystyczne, No. 3, s. 9-14.
  • Witkowski, J. (1992), Szacowanie bezrobocia dla małych obszarów, Wiadomości Statystyczne, No. 11, s. 1-5.
  • Zasępa, R., (1972), Metoda reprezentacyjna, PWE, Warszawa.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171220319
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.