Bayes estimation in agricultural sample surveys in Poland

Abstract

Direct estimators used in sample surveys usually provide parameters’ estimates for country and regions. They do not provide estimates for smaller crosssections (age, gender etc.) or smaller geographical areas (subregions, counties, towns and communes). One of the possibilities to obtain such estimates is Bayes approach. It is based on known information beyond the sample. There were considered two Bayes estimators: empirical and hierarchical to obtain precise estimates for counties in agricultural sample surveys carried out by Central Statistical Office in Poland. Additional source of information was Census of Agriculture, whose data are correlated with data from agricultural sample surveys.

W badaniach reprezentacyjnych, prowadzonych przez statystykę publiczną w Polsce i innych krajach, są stosowane estymatory bezpośrednie, oparte wyłącznie na wynikach z próby. Dostarczają one ocen parametrów dla podstawowych przekrojów kraju jako całości i dla większych obszarów, jak województwa. Natomiast nie dają ocen dla mniejszych przekrojów, jak: wiek, płeć itp. oraz dla mniejszych obszarów, jak: podregiony, powiaty, miasta, gminy. Jedną z możliwości uzyskania takich ocen jest podejście bayesowskie, oparte na znanej informacji spoza próby. W artykule rozważa się dwa estymatory bayesowskie: empiryczny i hierarchiczny, aby uzyskać precyzyjne oceny parametrów dla powiatów w reprezentacyjnych badaniach rolniczych prowadzonych przez GUS w Polsce. Źródłem informacji dodatkowych jest pełny spis rolny. Zastosowanie tych estymatorów daje oceny parametrów dla powiatów o dużej precyzji, w przypadku istnienia znacznej korelacji między wynikami z pełnego spisu rolnego i z reprezentacyjnych badań rolniczych prowadzonych po danym spisie.