双折叠嵌套误差线性回归模型下小区域贫困度量估计：两种方法的比较
统计方法学
2023-06-09 v1 应用统计
摘要
近年来，对地方区域（小区域）层面可靠统计量的需求大幅增长。基于概率样本的传统区域特定估计量因局部区域样本量小甚至为零而不适用。因此，基于关联各区域模型的方法被广泛使用。世界银行专注于估计贫困度量，特别是贫困发生率和贫困缺口（称为FGT度量），采用一种称为ELL的模拟普查方法，该方法基于福利变量适当变换的单折叠嵌套误差模型。在单折叠模型下，也已提出相较ELL效率显著提升的改进ELL方法。ELL与改进ELL方法的一个优势是无需对模型中的随机效应作分布假设。本文将ELL与改进ELL推广至双折叠嵌套误差模型，以估计区域（如州）与子区域（如州内县）的贫困指标。我们的仿真结果表明，改进ELL估计量在区域与子区域层面均较ELL带来大幅效率提升。此外，在模型中同时保留区域与子区域估计效应的改进ELL方法（称为MELL2）相较于仅保留区域估计效应的改进ELL方法（称为MELL1），对抽样子区域的均方误差（MSE）表现显著更优。
引用
@article{arxiv.2306.04907,
title = {Estimation of Poverty Measures for Small Areas Under a Two-Fold Nested Error Linear Regression Model: Comparison of Two Methods},
author = {Maryam Sohrabi and J. N. K. Rao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.04907},
year = {2023}
}