BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Pekasiewicz Dorota (University of Lodz, Poland)
Tytuł
Application of Simulation Methods to Estimation of Variance of Nonparametric Sequential Estimator of Mean
Zastosowanie metod symulacyjnych do szacowania wariancji sekwencyjnego estymatora nieparametrycznego średniej
Źródło
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica, 2005, t. 194, s. 171-179, tab., bibliogr. 3 poz.
Tytuł własny numeru
Multivariate Statistical Analysis : Probability, Statistical Inference and Applications
Słowa kluczowe
Estymacja nieparametryczna, Statystyka małych obszarów, Analiza wariancji, Modele symulacyjne
Nonparametric estimation, Small area estimates, Variance analysis, Simulation models
Uwagi
streszcz., summ.
Abstrakt
Nieparametryczne metody estymacji sekwencyjnej pozwalają, przy różnych schematach losowania próby, oszacować nieznany parametr rozkładu zmiennej losowej, gdy klasa tej zmiennej jest nieznana. Sekwencyjna estymacja punktowa średniej zmiennej losowej polega na wyznaczeniu wartość estymatora średniej na podstawie próby losowej, której liczebność jest odpowiednio zwiększa, tak aby funkcja ryzyka osiągnęła minimum. Jeśli nie uwzględniamy kosztów związany z pobieraniem elementów do próby, to funkcja ryzyka jest równa błędowi średniokwadratowemu, a w przypadku estymatorów nieobciążonych wariancji stosowanego estymatora. Wyznaczenie wariancji estymatora szacowanego parametru nie zawsze jest łatwe, a czasami nawet okazuje się niemożliwe. W statystyce małych obszarów często stosuje się estymatory pośrednie, które są bardziej efektywne niż bezpośrednie, ale ich skomplikowana postać sprawia że często nie mamy informacji ani o ich wariancji, ani o estymatorze wariancji, (lub błędzie średniokwadratowym). Przy zastosowaniu tego typu estymatorów w estymacji sekwencyjnej średniej pojawia się problem ze sformułowaniem procedury zatrzymania procesu powiększania próby W pracy proponowane jest stosowanie, w takich przypadkach, symulacyjnych metod szacowania wariancji, m.in. metody Mahalanobisa, jackknife i metody bootstrapowej. Ponadto w pracy przedstawiony jest przykład zastosowania metody bootstrapowej do szacowania wariancji syntetycznego estymatora średniej dla podpopulacji. (abstrakt oryginalny)

Nonparametric sequential methods allow to estimate unknown parameter of random variable distribution, when the distribution of the variable is unknown. We can apply these methods to different sampling designs. This paper contains a proposal of applying simulation methods to estimate the variance of a nonparametric estimator of mean. An application of bootstrap methods to estimate the variance of a synthetic estimator of the mean in sequential estimation is also presented. (original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka Szkoły Głównej Handlowej
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Bibliografia
Pokaż
  1. Bracha Cz. (1998), Metoda reprezentacyjna w badaniach opinii publicznej i marketingu, Wyd. Efekt, Warszawa.
  2. Dol W. (1991), Small Area Estimation. A Synthesis between Sampling Theory and Econometrics, Wolters Noordhoff Groningen.
  3. Sen P.K. (1984), Nonparametric sequential estimation, [in:] Handbook of Statistics, vol. 4, Elsevier Science Publishers, 487-514.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
0208-6018
Język
eng
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu