多変量Fay-Herriotモデルのためのパラメトリックブートストラップ信頼区間【JST・京大機械翻訳】

Saegusa Takumi; Sugasawa Shonosuke; Lahiri Partha

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202526659364 整理番号：22P0164147

多変量Fay-Herriotモデルのためのパラメトリックブートストラップ信頼区間【JST・京大機械翻訳】

Parametric Bootstrap Confidence Intervals for the Multivariate Fay-Herriot Model

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発行年： 2020年06月26日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年06月26日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

多変量Fay-Herriotモデルは,関連変数の小面積調査推定値と,同じ変数または両方の歴史的調査推定値の間の相関を通して,情報を組み合わせるのに非常に有効である。小さな面積推定に関する文献は既に非常に豊富であるが,多変量モデルからの2次効率的信頼区間の構築はこれまでほとんど注目されていない。本論文では,多変量Fay-Herriot正規モデルを用いた小面積平均の一般的線形結合のための二次効率的な信頼区間を構築するためのパラメトリックブートストラップ法を開発した。提案したパラメトリックブートストラップ法は,効率的なアルゴリズムおよび高速コンピュータの電力によって,困難で退屈な解析的導出を置き換える。さらに,パラメトリックブートストラップ法がモデルパラメータ推定の任意の方法に容易に適用でき,多変量Fay-Herriotモデルの分散共分散行列の任意の特定の構造が解析手法で要求されるすべての厄介で時間のかかる計算を避けることができるので,提案方法は分析方法よりも多用途である。アメリカ合衆国における50州とコロンビアの地域に対する4人家族の中央値収入に対する信頼区間の構築に提案手法を適用した。著者らのデータ解析は,提案したパラメトリックブートストラップ法が,対応する従来の直接法と比較して,一般的にはるかに短い信頼区間を提供することを示した。さらに,多変量モデルから得られた信頼区間は,一般に対応する単変量モデルよりも短く,4人家族の中央値収入と3人および5人家族の中央値収入の相関を利用する潜在的利点を示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

土壌生成・分類 , 気象学一般 , ゆらぎ,ランダム過程,Brown運動,輸送過程の一般的理論 , 写真測量,空中写真 , 電力工学・電力事業一般

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