Оценки за малки области (модел на Фей-Хериът)
Оценките за малки области (ОМО) се отнасят до статистически техники, които произвеждат надеждни оценки за подпопулации — географски региони, демографски групи или административни единици — където преките извадкови проучвания са твърде оскъдни, за да дадат приемлива прецизност. Моделът на Фей-Хериът, представен от Робърт Фей и Роджър Хериът през 1979 г., е каноничният модел за ОМО на ниво област. Той допълва слабите преки извадкови оценки с помощна ковариатна информация чрез емпиричен Бейсов или BLUP подход, като съществено намалява средноквадратичната грешка за малки домейни.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Източници
- Fay, R. E., & Herriot, R. A. (1979). Estimates of income for small places: An application of James-Stein procedures to census data. Journal of the American Statistical Association, 74(366), 269–277. DOI: 10.1080/01621459.1979.10482505 ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 2). Small Area Estimation (Fay-Herriot Model). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/survey-methodology/small-area-estimation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Байесовски йерархичен моделБейсови методи↔ compare
- Претегляне и калибриране на извадкиМетодология на проучванията↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →