Pokaż uproszczony rekord

dc.contributor.authorŻądło, Tomasz
dc.date.accessioned2015-06-22T09:41:56Z
dc.date.available2015-06-22T09:41:56Z
dc.date.issued2013
dc.identifier.issn0208-6018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/10037
dc.description.abstractThe problem of modeling longitudinal profiles is considered assuming that the population and elements’ affiliation to subpopulations may change in time. Some longitudinal model which is a special case of the general linear model (GLM) and the general linear mixed model (GLMM) is studied. In the model two random components are included under assumptions of simultaneous spatial autoregressive process (SAR) and temporal first-order autoregressive process (AR(1)) respectively. The accuracy of model parameters’ restricted maximum likelihood estimators is considered in the simulation.pl_PL
dc.description.abstractRozważany jest problem modelowania profili wielookresowych zakładając, że populacja i przynależność elementów domen mogą zmieniać się w czasie. Proponowany model jest przypadkiem szczególnym ogólnego modelu liniowego i ogólnego mieszanego modelu liniowego. W modelu tym uwzględniono dwa wektory składników losowych spełniające odpowiednio założenia przestrzennego modelu autoregresyjnego i modelu autoregresyjnego rzędu pierwszego w czasie. W symulacji rozważano dokładność estymatorów parametrów modelu uzyskanych metodą największej wiarygodności z ograniczeniami.pl_PL
dc.language.isoenpl_PL
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegopl_PL
dc.relation.ispartofseriesActa Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica;285
dc.subjectlongitudinal datapl_PL
dc.subjectrestricted maximum likelihoodpl_PL
dc.subjectMSEpl_PL
dc.titleOn Parameter Estimation of Some Longitudinal Modelpl_PL
dc.title.alternativeO estymacji parametrów pewnego modelu dla danych wielookresowychpl_PL
dc.typeArticlepl_PL
dc.page.number[61]-68pl_PL
dc.contributor.authorAffiliationKatowice, University of Economics, Department of Statisticspl_PL
dc.referencesChandra H., Salvati N., Chambers R. (2007), Small area estimation for spatially correlated populations – a comparison of direct and indirect model-based methods. Statistics in Transition, 8(2): 331–350pl_PL
dc.referencesDatta G. S., Lahiri P. (2000), A unified measure of uncertainty of estimated best linear unbiased predictors in small area estimation problems, Statistica Sinica, 10, 613–627pl_PL
dc.referencesHedeker D., Gibbons R.D. (2006), Longitudinal Data Analysis. New Jersey: John Wileypl_PL
dc.referencesJiang, J. (1996), REML estimation: Asymptotic behavior and related topics, The Annals of Statistics, 24, 255–286pl_PL
dc.referencesMolina I., Salvati, N., Pratesi M. (2009), Bootstrap for estimating the MSE of the Spatial EBLUP. Computational Statistics, 24: 441–458pl_PL
dc.referencesPetrucci A., Salvati N. (2006), Small area estimation for spatial correlation in watershed erosion assessment. J Agric Biol Environ Stat, 11:169–182pl_PL
dc.referencesPetrucci A., Pratesi M., Salvati N. (2005), Geographic information in small area estimation: small area models and spatially correlated random area effects. Statistics in Transition, 7(3): 609–623pl_PL
dc.referencesPratesi M., Salvati N. (2008), Small area estimation: the EBLUP estimator based on spatially correlated random area effects. Stat Methods Appl, 17: 113–141pl_PL
dc.referencesR Development Core Team (2011), A language and environment for statistical computing, R Foundation for Statistical Computing, Viennapl_PL
dc.referencesSalvati N., Pratesi M., Tzavidis N., Chambers R. (2009), Spatial M-quantile models for small area estimation. Statistics in Transition, 10(2), 251–261pl_PL
dc.referencesThompson W.A., Jr. (1962), The problem of negative estimates of variance components, Annals of Mathematical Statistics, 33, 273–289pl_PL
dc.referencesVerbeke G., Molenberghs G. (2000), Linear Mixed Models for Longitudinal Data, New York: Springer-Verlagpl_PL


Pliki tej pozycji

Thumbnail

Pozycja umieszczona jest w następujących kolekcjach

Pokaż uproszczony rekord