BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Luna Angela (University of Southampton), Zhang Li-Chun (University of Southampton), Whitworth Alison (Office for National Statistics ONS-UK), Piller Kirsten (Office for National Statistics ONS-UK)
Tytuł
Small Area Estimates of the Population Distribution by Ethnic Group in England : a Proposal Using Structure Preserving Estimators
Źródło
Statistics in Transition, 2015, vol. 16, nr 4, s. 585-602, rys., tab., bibliogr. s. 602
Tytuł własny numeru
The Measurement of Subjective Well-Being in Survey Research
Słowa kluczowe
Metody samowsporne, Statystyka małych obszarów, Estymatory, Teoria estymacji
Bootstrap, Small area estimates, Estimators, Estimation theory
Uwagi
Materiały z międzynarodowej konferencji Small Area Estimation (SAE 2014), Poznań.
summ.
Kraj/Region
Wielka Brytania
United Kingdom
Abstrakt
This paper addresses the problem of producing small area estimates of Ethnicity by Local Authority in England. A Structure Preserving approach is proposed, making use of the Generalized Structure Preserving Estimator. In order to identify the best way to use the available aggregate information, three fixed effects models with increasing levels of complexity were tested. Finite Population Mean Square Errors were estimated using a bootstrap approach. However, more complex models did not perform substantially better than simpler ones. A mixed-effects approach does not seem suitable for this particular application because of the very small sample sizes observed in many areas. Further research on a more flexible fixed-effects estimator is proposed. (original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. AGRESTI, A., (2013). Categorical Data Analysis. John Wiley & Sons.
  2. BERG, E. J., FULLER,W. A., (2014). Small Area Prediction of Proportions with Applications to the Canadian Labour Force Survey. Journal of Survey Statistics and Methodology, 2 (3), 227-56.
  3. CINCO, M., (2010). Intercensal Updating of Small Area Estimates. Unpublished PhD thesis. Massey University.
  4. LIANG, K-Y., ZEGER, S. L., (1986). Longitudinal data analysis using generalized linear models. Biometrika, 73, 13-22.
  5. MOLINA, I., AYOUB S., LOMBARDIA, M. J., (2007). Small Area Estimates of Labour Force Participation under a Multinomial Logit Mixed Model. Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society), 170 (4), 9751000.
  6. NOBLE, A., HASETT, S., ARNOLD, G., (2002). Small Area Estimation via Generalized Linear Models. Journal of Official Statistics, 18(1):45-68.
  7. PFEFFERMANN, D., (2013). New Important Developments in Small Area Estimation. Statistical Science, 28 (1), 40-68.
  8. PURCELL, N., KISH, L., (1980). Postcensal estimates for local areas (or domains). International Statistical Review, 48(1), 3-18.
  9. RAO, J. N. K., (2003). Small Area Estimation. John Wiley & Sons.
  10. SCEALY, J., (2010). Small Area Estimation Using a Multinomial Logit Mixed Model with Category Specific Random Effects. Research paper, Australian Bureau of Statistics.
  11. UPTON, G., COOK, I., (2008). A Dictionary of Statistics. Oxford University Press.
  12. ZHANG, L. C., CHAMBERS, R., (2004). Small area estimates for cross-classifications, Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology), 66(2), 479-496.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1234-7655
Język
eng
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu