基于单位级位置、尺度与形状广义可加模型的小域估计
统计方法学
2023-09-13 v4 应用统计
摘要
我们提出了一种基于位置、尺度与形状广义可加模型（SAE-GAMLSS）的小域估计模型，用于家庭经济指标的估计。SAE-GAMLSS 放宽了指数族分布假设，并允许每个分布参数依赖于协变量。我们提出了一种估计均方误差（MSE）的 bootstrap 方法。在各种模拟情景下，SAE-GAMLSS 估计量表现出远优于著名 EBLUP 的性能。基于 SAE-GAMLSS，我们估计了意大利各地区城市与农村中意大利家庭及外国家庭的人均消费。结果显示，著名的意大利南北差异对外国人并不成立。
引用
@article{arxiv.2302.00108,
title = {Small area estimation under unit-level generalized additive models for location, scale and shape},
author = {Lorenzo Mori and Maria Rosaria Ferrante},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.00108},
year = {2023}
}
备注
27 pages, 8figures and 10 tables