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Evaluations of small area composite estimators based on the iterative proportional fitting algorithm

机译:基于迭代比例拟合算法的小面积复合估计的评估

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摘要

This article deals with the use of sample size dependent composite estimators in spatial microsimulation approaches for small area estimation. This approach has been applied to regression-based small area estimation approaches but never to our knowledge to spatial microsimulation approaches. In this paper, we extend the iterative proportional fitting (IPF) spatial microsimulation technique to small area composite estimators. Using a simulation study, we show both the impact of sample size and the gains from composite estimation to the mean squared error of IPF-based composite estimators. The target variable used is a binary variable reporting good health or bad health.
机译:本文涉及使用样品大小相关的复合估计,在空间微仿介质中进行小区估计。这种方法已应用于基于回归的小区估计方法,但从未涉及到空间微仿方法的知识。在本文中,我们将迭代比例配件(IPF)空间微仿制技术扩展到小面积复合估计器。使用仿真研究,我们展示了样本大小的影响和从复合估计到基于IPF的复合估计的平均平方误差的影响。使用的目标变量是一个二进制变量,报告健康状况良好或健康状况良好。

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