Object's details: An Influence of Classification Method on Efficiency of Modified Synthetic Estimator

Provider:Repozytorium Uniwersytetu Łódzkiego

Description

Title:
An Influence of Classification Method on Efficiency of Modified Synthetic Estimator
Creator:
Jurkiewicz, Tomasz;
Najman, Krzysztof
Contributor:
University of Gdańsk, Department of Statistics
Description:
The problem of insufficient number of sample observations representing a given population domain of interest (small area) can be solved by applying such estimators, which will be able to combine sample information from the given domain with information about sample units representing other domains. One small area estimation method, called synthetic estimation technique, assumes that the distribution of the variable of interest is identical in the given domain and in the entire population. This assumption, however, is rarely met, and as a result one obtains large estimation errors. In this paper a two-stage estimation procedure is suggested. The first stage consist in applying various classification methods to identify the degree of similarity between the sample units from the investigated domain and sample units representing other domains. In the second stage, those domains, which turned out to be similar to the domain of interest or sample units similar to units from domain of interest, are used to provide sample information with specially constructed weights. Authors present the results of the suggested procedure in an analysis of the continuing vocational training in construction industry based on a sample survey of enterprises. A bootstrap attempt has been made to assess errors of the suggested estimation procedure.;
Problem zbyt małej liczby obserwacji w próbie, reprezentującej określoną domenę populacji, może być rozwiązany m. in. poprzez estymatory wykorzystujące informacje o innych jednostkach w próbie. Jedna z metod estymacji dla małych domen, zwana estymacją syntetyczną, zakłada, że rozkład w badanej małej domenie jest identyczny z rozkładem całej populacji. Założenie to pozostaje zazwyczaj niespełnione, zwłaszcza w przypadku specyficznych domen, co skutkuje dużymi błędami estymacji. Problem niespełnienia założeń estymacji syntetycznej może być rozwiązany poprzez zastosowanie dwuetapowego procesu estymacji. W pierwszym etapie za pomocą metod analizy wielowymiarowej, np. za pomocą metody klasyfikacji k-średnich, badania odległości czy też wykorzystując sieci neuronowe typu SOM, określa się podobieństwa domen lub jednostek należących do małej domeny do jednostek z pozostałej części próby. Drugim krokiem jest wykorzystanie w estymacji, za pomocą odpowiednio skonstruowanych wag, informacji tylko o tych jednostkach lub z tych domen, które są podobne do badanej małej domeny. W artykule autorzy przedstawiają rezultaty zastosowanej metody na przykładzie badania reprezentacyjnego kształcenia ustawicznego w branży budowlanej. Za pomocą metod bootsrtrapowych dokonano oceny wpływu stosowania różnych metod badania podobieństw między jednostkami na własności modyfikowanego estymatora syntetycznego.;
Zadanie pt. „Digitalizacja i udostępnienie w Cyfrowym Repozytorium Uniwersytetu Łódzkiego kolekcji czasopism naukowych wydawanych przez Uniwersytet Łódzki” nr 885/P-DUN/2014 zostało dofinansowane ze środków MNiSW w ramach działalności upowszechniającej naukę.
Object availability:
free access
Rights:
© Copyright by Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2006
Date:
2016.03.25;
2006
Type:
Article
Language:
English
Format:
application/pdf
Publisher:
Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Relation:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica;196
Subject:
small domain estimation;
multivariate methods;
neural networks
Identifier:
0208-6018;
http://hdl.handle.net/11089/17546
Data provider:
Repozytorium Uniwersytetu Łódzkiego

Similar objects

An Influence of Classification Method on Efficiency of Modified Synthetic Estimator

Creator:Jurkiewicz, Tomasz | Najman, Krzysztof

Date:2016.03.25 | 2006

Type:image

Proposition of Applying k-Means Classification Method and the SOM Type Neural Network to Improve the Efficiency of Small Domains Estimation in a Representative Study of Small and Medium-Sized Enterprises

Creator:Jurkiewicz, Tomasz | Najman, Krzysztof

Date:2016.04.25 | 2005

Type:image

Correlation among variables and methods of establishing weights of sample units. Monte Carlo analysis of the modified synthetic estimator

Creator:Jurkiewicz, Tomasz

Date:2016.01.02 | 2008

Type:image

An Influence of Distance Measure Among Sample Units on Efficiency of the Modified Synthetic Estimator : Monte Carlo Analysis

Creator:Jurkiewicz, Tomasz

Date:2015.04.03 | 2009

Type:image

Efficiency of the Modified Synthetic Estimator - Monte Carlo Analysis

Creator:Jurkiewicz, Tomasz

Date:2015.03.06 | 2009

Type:image

Multidimensional smoothing in tables of fertility rates

Creator:Jurkiewicz, Tomasz

Date:2012.06.05 | 2011

Type:image

Classification of Dermatological Asymmetry of the Skin Lesions using Pretrained Convolutional Neural Networks

Creator:Beczkowski, Michał | Borowski, Norbert | Milczarski, Piotr

Date:2021.12.21 | 2021

Type:sound

Application of Discriminant Analysis and Neural Networks to Forecasting the Financial Standing of Farms

Creator:Kisielińska, Joanna

Date:2015.04.03 | 2009

Type:image

Federacja Bibliotek Cyfrowych

Object's details: An Influence of Classification Method on Efficiency of Modified Synthetic Estimator

Description

Similar objects