Pokaż uproszczony rekord

dc.contributor.authorStachurski, Tomasz
dc.contributor.authorŻądło, Tomasz
dc.date.accessioned2017-11-17T14:21:57Z
dc.date.available2017-11-17T14:21:57Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.issn0208-6018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/23295
dc.description.abstractIn sample surveys there is often a need to estimate not only population characteristics, but subpopulation characteristics as well. We consider the problem of estimating the total value in domains (subpopulations). In this case, the Horvitz‑Thompson estimator could be used. Nevertheless, it does not use any additional information about population units, which are usually known. To increase estimation accuracy we propose to use calibration estimators with auxiliary variables from the current and past periods. In the simulation studies based on real and generated data, we show the influence of using auxiliary information from past periods on the accuracy, and compare properties of two calibration estimators of domain totals in longitudinal surveys.en_GB
dc.description.abstractW badaniach reprezentacyjnych nierzadko zachodzi potrzeba szacowania nie tylko parametrów populacji, ale także parametrów podpopulacji (domen). W artykule rozważany jest problem estymacji wartości globalnej w domenach. W takim przypadku może być stosowany estymator Horvitza‑Thompsona. Niemniej jednak nie uwzględnia on informacji dodatkowych o elementach populacji, które zazwyczaj są dostępne. Dlatego podjęto próbę zbadania własności estymatorów kalibrowanych, w których będą wykorzystywane informacje o zmiennych dodatkowych z bieżącego oraz przeszłych okresów.pl_PL
dc.language.isoenen_GB
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegoen_GB
dc.relation.ispartofseriesActa Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica;330
dc.subjectcalibration estimatorsen_GB
dc.subjectsmall area estimationen_GB
dc.subjectlongitudinal surveysen_GB
dc.subjectestymatory kalibrowanepl_PL
dc.subjectstatystyka małych obszarówpl_PL
dc.subjectbadania wielookresowepl_PL
dc.titleOn Accuracy of Calibration Estimators Supported by Auxiliary Variables from Past Periods Based on Simulation Analysesen_GB
dc.title.alternativeO estymacji kalibrowanej wspomaganej informacjami o zmiennych dodatkowych z okresów przeszłychpl_PL
dc.typeArticleen_GB
dc.rights.holder© Copyright by Authors, Łódź 2017; © Copyright for this edition by Uniwersytet Łódzki, Łódź 2017en_GB
dc.page.number[39]-53
dc.contributor.authorAffiliationUniversity of Economics in Katowice, Faculty of Management, Department of Statistics, Econometrics and Mathematics
dc.identifier.eissn2353-7663
dc.referencesBiałek J. (2014), Simulation study of an original price index formula, “Communications in Statistics – Simulation and Computation”, vol. 43, issue 2, pp. 285–297, http://www.tandfonline. com/doi/abs/10.1080/03610918.2012.700367.pl_PL
dc.referencesDeville J.C., Särndal C.E. (1992), Calibration estimators in survey sampling, “Journal of the American Statistical Association”, no. 87, pp. 376–382.pl_PL
dc.referencesFattorini L. (2006), Applying the Horvitz‑Thompson criterion in complex designs: A computer ‑ intensive perspective for estimating inclusion probabilities, “Biometrika”, vol. 93(2), pp. 269–278.pl_PL
dc.referencesGamrot W. (2014), Estimators for the Horvitz‑Thompson statistic based on some posterior distributions, “Mathematical Population Studies”, vol. 21(1), pp. 12–29.pl_PL
dc.referencesKrzciuk M.K. (2014), On the design accuracy of Royall’s predictor of domain total for longitudinal data, Conference Proceedings. 32nd International Conference on Mathematical Methods in Economics (MME 2014), Olomouc.pl_PL
dc.referencesR Development Core Team (2016), A language and environment for statistical computing, R Foundation for Statistical Computing, Vienna.pl_PL
dc.referencesRao J.N.K., Molina I . (2015), Small area estimation, 2nd ed., John Wiley Sons, Hoboken, New Jersey.pl_PL
dc.referencesSärndal C. E. (1981), Frameworks for Inference in Survey Sampling with Applications to Small Area Estimation and Adjustment for Nonresponse, “Bulletin of the International Statistical Institute”, no. 49, pp. 494–513.pl_PL
dc.referencesSärndal C.E., Swensson B., Wretman J. (1992), Model Assisted Survey Sampling, Springer‑Verlag, New York.pl_PL
dc.referencesSingh A.C., Mohl C.A. (1996), Understanding calibration estimators in survey sampling, “Survey Methodology”, no. 22, pp. 107–115.pl_PL
dc.referencesStukel D.M., Hidiroglou M.A., Särndal C.E. (1996), Variance estimation for calibration estimators: A comparison of jackknifing versus Taylor linearization, “Survey Methodology”, no. 22, pp. 177–125.pl_PL
dc.referencesŻądło T. (2011), On calibration estimators of subpopulation total for longitudinal data, “Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica”, vol. 252, pp. 191–204.pl_PL
dc.referencesŻądło T. (2015), Statystyka małych obszarów w badaniach ekonomicznych. Podejście modelowe i mieszane, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, Katowice.pl_PL
dc.contributor.authorEmailtstachurski93@gmail.com
dc.contributor.authorEmailtomasz.zadlo@ue.katowice.pl
dc.identifier.doi10.18778/0208-6018.330.03
dc.relation.volume4en_GB
dc.subject.jelC83


Pliki tej pozycji

Thumbnail

Pozycja umieszczona jest w następujących kolekcjach

Pokaż uproszczony rekord