论文摘要
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.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李腾,魏传华,于力超
关键词: 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
来源: 应用数学 2019年02期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 数学
单位: 中央民族大学理学院统计学系
基金: 国家自然科学基金项目11301565,国家社科基金项目18CTJ011
分类号: O212.2
DOI: 10.13642/j.cnki.42-1184/o1.2019.02.029
页码: 339-348
总页数: 10
文件大小: 268K
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标签：模型论文; 混合地理加权回归模型论文; 小域估计论文; 经验最佳线性无偏预测论文;