• 응용통계연구
• /
• 제15권1호
• /
• pp.119-128
• /
• 2002

Rao와 Yu(1994)는 소지역 추정(small area estimation) 문제를 해결하기 위한 방법으로 추정 시점과 인접지역 정보 등 보조정보와 과걱의 표본조사 결과를 모두 이용하는 모형과 그 모형으로 부터 경험적최량선형비편향추정량(Empirical Best Unbiased Predictor)을 제안하였다. 본 논문에서는 Rao와 Yu의 모형에서 미지의 모수에 대한 사전확률분포를 가정한 계층적 베이즈 추정량을 제안하고, 이를 미국의 주별 4인가족 소득추정문제에 적용하여 그 효율을 미국의 Census Bureau에서 사용하고 있는 경험적 베이즈추정량 및 이전에 제안된 다른 추정량들과 비교하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제23권6호
• /
• pp.1241-1247
• /
• 2012

The paper considers empirical Bayes (EB) and hierarchical Bayes (HB) predictors of the finite population mean under a linear regression model with measurement errors We discuss how to calculate the mean squared prediction errors of the EB predictors using jackknife methods and the posterior standard deviations of the HB predictors based on the Markov Chain Monte Carlo methods. A simulation study is provided to illustrate the results of the preceding sections and compare the performances of the proposed procedures.