协变量含测量误差的变换 Fay-Herriot 模型
统计方法学
2021-03-09 v1
摘要
统计机构常被要求为正偏态变量提供小区域估计（SAEs）。当域样本量过小而无法支持直接估计量时，响应变量偏度的影响可能很大。因此，在给定可用辅助信息下恰当考虑响应变量的分布十分重要。受此问题驱动，并为稳定响应变量的偏度并实现正态性，我们提出一种关于响应变量的区域级对数测量误差模型。进而，在所提出的建模框架下，我们推导了在协变量含测量误差条件下正小区域量的经验贝叶斯（EB）预测量。我们采用刀切法与自助法提出了相应的 EB 预测量均方预测误差（MSPE）。我们证明偏倚的阶为 ，其中 为小区域个数。最后，我们基于设计驱动与模型驱动两类模拟研究考察了所提方法的性能。
引用
@article{arxiv.2103.04025,
title = {Transformed Fay-Herriot Model with Measurement Error in Covariates},
author = {Sepideh Mosaferi and Malay Ghosh and Rebecca C. Steorts},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.04025},
year = {2021}
}