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Logistic Regression Type Small Area Estimations Based on Relative Error
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  • Logistic Regression Type Small Area Estimations Based on Relative Error
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저자명
Hwang. Hee-Jin,Shin. Key-Il
간행물명
응용통계연구
권/호정보
2011년|24권 3호|pp.445-453 (9 pages)
발행정보
한국통계학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

Almost all small area estimations are obtained by minimizing the mean squared error. Recently relative error prediction methods have been developed and adapted to small area estimation. Usually the estimators obtained by using relative error prediction is called a shrinkage estimator. Especially when data set consists of large range values, the shrinkage estimator is known as having good statistical properties and an easy interpretation. In this paper we study the shrinkage estimators based on logistic regression type estimators for small area estimation. Some simulation studies are performed and the Economically Active Population Survey data of 2005 is used for comparison.