基于多层次模型的小域估计方法研究——考虑抽样误差与测量误差的比率估计

作     者：武雅萱 刘晓宇 Wu Yaxuan;Liu Xiaoyu

作者机构：中国人民大学统计学院北京100872 首都经济贸易大学统计学院北京100070 

基　　金：国家社会科学基金青年项目(23CTJ027) 

出 版 物：《统计与决策》 (Statistics & Decision)

年 卷 期：2024年第40卷第7期

页      码：52-56页

摘      要：小域估计的核心在于如何对样本量极少甚至为0的域作出较为可靠的子总体特征估计。小域内样本量有限,即在估计时可利用的信息有限,最大程度挖掘样本信息并借助其他域样本推断本小域特征,是提高小域估计精度的关键。传统基于设计的推断效果受样本量制约,不适用于样本量有限的小域估计问题,此时,需要采用基于模型的方法进行估计。文章针对比率估计,基于多层次模型刻画有限总体和小域之间的层次结构,分别通过第一层模型和第二层模型刻画域间异质性和域间相关性,借助其他域的样本单元实现对指定小域的估计,并在此基础上考察抽样机制和测量误差的影响。针对所提出的模型,给出具体的参数估计与误差估计方法,通过模拟验证具体效果,并将其应用于实际数据集。

主 题 词：小域估计 多层次模型 比率估计 

学科分类：02[经济学] 0202[经济学-财政学类] 020208[020208] 07[理学] 0714[0714] 070103[070103] 0701[理学-数学类] 

核心收录：

D　O　I：10.13546/j.cnki.tjyjc.2024.07.009

馆 藏 号：203127488...