ScholarGate
עוזר
Regression modelSurvey estimation

אמידת אזורים קטנים (מודל פיי-הריוט)

אמידת אזורים קטנים (Small Area Estimation - SAE) מתייחסת לטכניקות סטטיסטיות המפיקות אומדנים מהימנים לתת-אוכלוסיות — אזורים גאוגרפיים, קבוצות דמוגרפיות או יחידות אדמיניסטרטיביות — כאשר מדגמי הסקר הישירים דלילים מכדי להניב דיוק קביל. מודל פיי-הריוט, שהוצג על ידי רוברט פיי ורוג'ר הריוט בשנת 1979, הוא מודל ה-SAE הקנוני ברמת האזור. הוא משלים אומדני סקר ישירים חלשים במידע משתני עזר (covariate) באמצעות מסגרת בייסיאנית אמפירית או BLUP, ומפחית באופן ניכר את טעות הריבוע הממוצעת (MSE) עבור תחומים קטנים.

מציאת נושא עם PaperMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

מקורות

  1. 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

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 2). Small Area Estimation (Fay-Herriot Model). ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGateSmall Area Estimation (Small Area Estimation (Fay-Herriot Model)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/survey-methodology/small-area-estimation · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026