基于混合地理加权Fay-Herriot模型的小域 估计

• 作者: 于力超 李腾 魏传华
• 来源期刊: 应用数学
• 学科: 数学
• 关键词: Fay-Herriot模型 混合地理加权回归模型 小域估计 经验最佳线性无偏预测
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 339-348
• 页数: 10页
• 分类号: O212.1
• 字数: 6912字
• 语种: 中文

摘要

作为一类区域层次模型,Fay-Herriot模型在小域估计中已经得到广泛的应用,这类模型假定各区域的直接估计是空间不相关的.很多情况下这个假定是不成立的,因此一些考虑空间效应的Fay-Herriot模型被提出.本文基于混合地理加权回归模型提出一类新的Fay-Herriot模型用以刻画空间非平稳性,基于提出的模型,给出小域目标参数的经验最佳线性无偏预测估计量,并研究了该估计量的均方误差.最后通过数值模拟验证了所提方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏传华	中央民族大学理学院统计学系	39	229	7.0	13.0
2	于力超	中央民族大学理学院统计学系	12	17	3.0	3.0
3	李腾	中央民族大学理学院统计学系	4	1	1.0	1.0