Pokaż uproszczony rekord

dc.contributor.authorŻądło, Tomaszen
dc.date.accessioned2015-04-28T11:46:13Z
dc.date.available2015-04-28T11:46:13Z
dc.date.issued2013-03-08en
dc.identifier.issn1508-2008
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/8326
dc.description.abstractThe problem of prediction of subpopulation (domain) total is studied as in Rao (2003). Considerations are based on spatially correlated longitudinal data. The domain of interest can be defined after sample selection what implies its random sample size. The special case of the General Linear Mixed Model is proposed where two random components obey assumptions of spatial and temporal moving average process respectively. Moreover, it is assumed that the population may change in time and elements’ affiliations to subpopulation may change in time as well. The proposed model is a generalization of longitudinal models studied by e.g. Verbeke, Molenberghs (2000) and Hedeker, Gibbons (2006). The best linear unbiased predictor (BLUP) is derived. It may be used even if the sample size in the subpopulation of interest in the period of interest is zero. In the Monte Carlo simulation study the accuracy of the empirical version of the BLUP will be studied in the case of correct and incorrect specification of the spatial weight matrix. Two cases of model misspecification are studied. In the first case the misspecified spatial weight is used. In the second case independence of random components is assumed but the variable which is used to compute elements of spatial weight matrix in the correct case will be used as auxiliary variable in the model.en
dc.description.abstractRozważany jest problem predykcji wartości globalnej w podpopulacji (domenie) podobnie jak w Rao (2003). Zaproponowano przypadek szczególny Ogólnego Mieszanego Modelu Liniowego, gdzie dwa składniki losowe spełniają założenia odpowiednio przestrzennego i czasowego procesu średniej ruchomej. Proponowany model jest uogólnieniem modeli wielookresowych rozważanych przez Verbeke, Molenberghs (2000) oraz Hedeker, Gibbons (2006). Wyprowadzona zostanie postać najlepszego liniowego nieobciążonego predyktora wartości globalnej w domenie. W badaniu symulacyjnym dokładność empirycznej wersji najlepszego liniowego nieobciążonego predyktora była analizowana zarówno w przypadkach prawidłowej jak i nieprawidłowej specyfikacji macierzy wag.en
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegoen
dc.relation.ispartofseriesComparative Economic Research;15en
dc.rightsThis content is open access.en
dc.titleOn Misspecification of Spatial Weight Matrix for Small Area Estimation in Longitudinal Analysisen
dc.page.number305-318en
dc.contributor.authorAffiliationUniversity of Economics in Katowiceen
dc.identifier.eissn2082-6737
dc.referencesHedeker D., Gibbons R.D. (2006), Longitudinal Data Analysis, John Wiley, New Jerseyen
dc.referencesR Development Core Team (2011), A language and environment for statistical computing, R Foundation for Statistical Computing, Viennaen
dc.referencesRao J.N.K (2003), Small area estimation, John Wiley and Sons, New Jerseyen
dc.referencesRoyall R.M. (1976), The linear least squares prediction approach to two-stage Sampling, Journalof the American Statistical Association, 71, 657-473en
dc.referencesVerbeke G., Molenberghs G. (2000), Linear Mixed Models for Longitudinal Data, Springer- Verlag, New Yorken
dc.referencesŻądło T. (2004), On unbiasedness of some EBLU predictor, [in:] J. Antoch (ed.), Proceedings inComputational Statistics, Physica-Verlag, Heidelberg-New York, 2019-2026en
dc.referencesŻądło T. (2009), On prediction of domain totals based on unbalanced longitudinal data, [in:] Wywiał J., Żądło T. (eds.) Survey Sampling in Economic and Social Research, University of Economic in Katowice, Katowiceen
dc.referencesŻądło T. (2011), On accuracy of two predictors for spatially and temporally correlatedlongitudinal data, submitted to publicationen
dc.identifier.doi10.2478/v10103-012-0043-5en


Pliki tej pozycji

Thumbnail

Pozycja umieszczona jest w następujących kolekcjach

Pokaż uproszczony rekord