Мала процена области (модел Фај-Хериот)
Мала процена области (SAE) односи се на статистичке технике које производе поуздане процене за подпопулације — географске регионе, демографске групе или административне јединице — где директни узорци анкета нису довољно густи да би се постигла прихватљива прецизност. Модел Фај-Хериот, који су 1979. увели Роберт Фај и Роџер Хериот, је канонски SAE модел на нивоу области. Он допуњује слабе директне процене анкета помоћу помоћних информација о коваријатама кроз емпиријски Бејсов или BLUP оквир, значајно смањујући средњу квадратну грешку за мале домене.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 2). Small Area Estimation (Fay-Herriot Model). ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.
- Bayesian Hierarchical ModelBajesovska statistika↔ compare
- Ponderisanje i kalibracija anketnih podatakaMetodologija anketa↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →