ScholarGate
Assistent
Regression modelSurvey estimation

Småområdeskattning (Fay-Herriot-modellen)

Small Area Estimation (SAE) syftar på statistiska tekniker som producerar tillförlitliga estimat för underpopulationer – geografiska regioner, demografiska grupper eller administrativa enheter – där direkta urvalsundersökningar är för glest fördelade för att ge acceptabel precision. Fay-Herriot-modellen, introducerad av Robert Fay och Roger Herriot 1979, är den kanoniska SAE-modellen på områdesnivå. Den kompletterar svaga direkta urvalsestimat med hjälp av extern kovariatinformation genom ett empiriskt Bayesianskt ramverk eller BLUP (Best Linear Unbiased Prediction), vilket avsevärt minskar medelkvadratfelet för små domäner.

Hitta ämne med PaperMindSnartVideoSnartDownload slides

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Method map

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

Källor

  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

Så citerar du den här sidan

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

Refereras av

ScholarGateSmall Area Estimation (Small Area Estimation (Fay-Herriot Model)). Hämtad 2026-06-15 från https://scholargate.app/sv/survey-methodology/small-area-estimation · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026