Robust Unit-Level Small Area Estimation: A Fast Algorithm for Large Datasets
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Publikationsdatum
01.12.2011
Typ der Arbeit
Studiengang
Typ
01A - Beitrag in wissenschaftlicher Zeitschrift
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Übergeordnetes Werk
Austrian Journal of Statistics
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Austrian Journal of Statistics
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Zusammenfassung
Small area estimation is a topic of increasing importance in official statistics. Although the classical EBLUP method is useful for estimating the small area means efficiently under the normality assumptions, it can be highly influenced by the presence of outliers. Therefore, Sinha and Rao (2009; The Canadian Journal of Statistics) proposed robust estimators/predictors for a large class of unit- and area-level models. We confine attention to the basic unit-level model and discuss a related, but slightly different, robustification. In particular, we develop a fast algorithm that avoids inversion and multiplication of large matrices, and thus permits the user to apply the method to large datasets. In addition, we derive much simpler expressions of the bounded-influence predicting equations to robustly predict the small-area means than Sinha and Rao (2009) did.
Schlagwörter
statistics
Fachgebiet (DDC)
330 - Wirtschaft
659 - Werbung & Public Releations (PR)
659 - Werbung & Public Releations (PR)
Veranstaltung
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
ISSN
1026-597X
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Unbekannt
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Unveröffentlicht
Begutachtung
Peer-Review der ganzen Publikation
Open Access-Status
Lizenz
Zitation
SCHOCH, Tobias, 2011. Robust Unit-Level Small Area Estimation: A Fast Algorithm for Large Datasets. Austrian Journal of Statistics. 1 Dezember 2011. Verfügbar unter: http://hdl.handle.net/11654/9969