経験最良線形不偏予測量の予測誤差に関する研究－－小地域推定とその拡張－－

经验最佳线性无偏预测器的预测误差研究---小区域估计及其扩展--

• 批准号: 12J02742
• 负责人: 吉森 雅代
• 金额: $ 1.15万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2012
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2012 至 2013
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-12J02742/
• 关键词: EBLUP; 信頼区間; MSE推定; 小地城推定

採用2年目の昨年度, 引き続きアメリカのメリーランド大学のPartha Lahiri教授との共同研究に取り組み, 各地域の特性値に対する有効な経験的最良線形不偏予測量EBLUPに関する以下3つの研究を論文として発麦した. ①EBLUPで用いられる地域差異を表す変量効果の分散がゼロに推定されてしまうことが多い問題に対して, 尤度関数にある調整項を付け加えた方法によって, 分散推定値がゼロになることを防ぐ推定法がすでに提案されている. しかしながら, これらの推定量を代入したEBLUPの精度は従来のEBLUPと比較して大幅に悪くなることが指摘されており, 実用的でない, そこで, 特徴的な関数を用いた調整項を提案した結果, 分散が0になることを防ぎ, かつ, 従来のEBLUPの精度を保つことが可能となった. それだけでなく, 提案したEBLUPのMSE(予測誤差を測る基準であり, 非負性を持つ)に対する2次漸近不偏推定量の非負性も示した. これらの業績がJournal of multivariate analysisで採択された. ②各地域の特性値に対する信頼区間の構成に対して, EBLUPの利用が有効であることが知られている. その中でも, 経験的に精度が高いとされているBootstrap法の使用が推奨されているが, より計算量が少なく扱いやすい手法が望まれる場合も多い. そのため, 精度がBootstrap法と同等で, 計算量がより少なくユーザーにとって扱いやすい信頼区間を構築するために, 調整尤度関数を利用する方法を提案し, そこで用いられる分散推定量の漸近的性質も導出した. この結果, 研究論文がAnnals of Statisticsで採択された. ③信頼区間構築の立場において, 従来推奨されているEBLUPに対して推奨できる一種類のBootstrap法を数値比較によって導いた研究論文がCommunication in Statistics-simulation and eomputationにて採択を受けた. また, 別件でEBLUPのMSEに対する2次漸近不偏推定量に関する共同研究も進めており, 現在投稿準備中である.

In the past two years, Professor Partha Lahiri of the University of Michigan conducted a joint study to select the best linear unbiased measurement EBLUP for each region's characteristic values. 1. EBLUP is used to estimate the dispersion of results, especially in relation to the adjustment term, and to estimate the dispersion of results. The accuracy of the estimated EBLUP is different from that of the estimated EBLUP. The accuracy of the estimated EBLUP is different from that of the estimated EBLUP. The accuracy of the estimated EBLUP is different from that of the estimated EBLUP. The proposed EBLUP MSE(prediction error measurement benchmark, non-negativity) corresponds to the second order asymptotically unbiased quantification and non-negativity. The Journal of Multivariate Analysis was published. (2) The characteristics of each region are related to the composition of the information interval, and the utilization of EBLUP is related to the information interval. The accuracy of the Bootstrap method is high, and the calculation amount is small. The accuracy of the Bootstrap method is equivalent to that of the calculation method. The results of this study are summarized in Annals of Statistics. (3) Information interval construction and position analysis, and EBLUP analysis.(4) Bootstrap method.(5) Numerical comparison.(6) Communication in Statistics-simulation and eomputation. For example, the EBLUP and MSE are related to the 2nd order asymptotic unbiased quantification.

项目成果

Adjusted likelihood methodを利用した小地域推定におけるEBLUPの改良

使用调整似然法改进 EBLUP 小区域估计

• 发表时间: 2012
• 作者: 吉森雅代;Partha Lahiri;Masayo Yoshimori;Masayo Yoshimori and Partha Lahiri;吉森雅代;吉森雅代
• 通讯作者: 吉森雅代

A New Adjusted Maximum Likelihood Method in Small-Area Estimation

一种新的小区域估计调整最大似然法

• 发表时间: 2012
• 作者: Yoshimori;M.
• 通讯作者: M.

A new adjusted maximum likelihood method for the Fay-Herriot small area model.

Fay-Herriot 小区域模型的新调整最大似然法。

• 发表时间: 2014
• 期刊: Journal of Multivariate Analysis, 124
• 作者: 外山研介;杉山正悟;岡秀樹;濱田真理;里田亜矢子;名幸久仁;田中朋子;田山信至;小川久雄;佐藤香織;佐藤香織;佐藤香織;佐藤香織;佐藤香織;Masayo Yoshimori;Masayo Yoshimori and Partha Lahiri
• 通讯作者: Masayo Yoshimori and Partha Lahiri

A New Adjusted Maximum Likelihood Method for the Fay-Herriot Small Area Model

Fay-Herriot小区域模型的新调整最大似然法

• 发表时间: 2013
• 作者: 吉森雅代;Partha Lahiri
• 通讯作者: Partha Lahiri

Numerical comparison between different prediction intervals

不同预测区间之间的数值比较

• 发表时间: 2013
• 作者: 吉森雅代;Partha Lahiri;Masayo Yoshimori
• 通讯作者: Masayo Yoshimori