小地域推定の新たな手法開発と官庁統計への応用

开发小区域估计新方法及其在政府统计中的应用

• 批准号: 22K01421
• 负责人: 川久保 友超
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Chiba University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2027-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K01421/
• 关键词: 小地域推定; 混合効果モデル; 変数選択

本研究課題は，小地域推定における諸問題を解決するための統計学的手法を開発し，その理論的性質や数値的なパフォーマンスを明らかにすることを目的としている。市区町村別や町丁字別など，母集団をより小さな部分母集団に分割し，各部分母集団の特徴量（平均所得，貧困率，疾病リスクなど）を推定しようとする際，部分母集団によってはサンプルサイズが小さすぎたりゼロであったりする。このとき，部分母集団内のサンプルのみを用いて，部分母集団ごとに構成した推定量は非効率的（推定が不安定）である。こうした問題に対して，混合効果モデルと呼ばれる統計モデルを用い，部分母集団の特徴量（小地域パラメータ）を混合効果として適切にモデリングすることで，小地域パラメータを安定的に推定することができる。それは，混合効果モデルに補助変数や地理情報を組み込ませることによって，周辺地域の情報を借りながら推定しているためである。こうした混合効果モデルを用いた小地域推定問題に対し，本研究課題の初年度である当該年度は，大きく分けて以下の3つの具体的な問題に取り組んだ。1つ目は，グループデータにもとづいた小地域推定手法の開発である。各小地域で度数分布が観測されている際に，潜在的な個票が混合効果モデルに従っていると仮定し，小地域パラメータを推定する手法を開発した。2つ目は，個票を用いた市区町村ごとの所得分布推定である。各世帯の所得が混合効果モデルに従っているという仮定のもと推定を行うが，標本調査のデザインのバイアスを考慮し，各世帯の情報にウェイトをかけて推定を行い，バイアスを補正する工夫を行った。3つ目は，混合効果モデルにおける変数選択問題である。この研究では，各小地域パラメータの予測量の予測リスクが最も小さくなるようなモデルを，小地域ごとに選択するという手法を開発している。

This research topic aims to solve the problems of small area estimation by statistical methods, and to develop the theoretical properties of small area estimation. In urban areas, villages and towns, the parent group is divided into small and partial parent groups, and the characteristics of each partial parent group (average income, poverty rate, disease rate) are estimated. When the parent group is estimated, the partial parent group is divided into small and partial groups. Some of the parent groups are not stable, and some of the parent groups are unstable. For this problem, the mixed results are used for statistical analysis, and the characteristics of partial parent groups are used for mixed results. For this problem, the characteristics of partial parent groups are used for estimation of stability. For example, if you want to make a reservation, you can make a reservation. For the initial year of this study, the following three specific problems were selected: 1. The development of small area estimation method When the degree distribution of each small area is measured, the potential votes are mixed and the method of estimating the degree of each small area is developed. 2 The results of each generation are mixed, and the results of each generation are mixed. The results of each generation are mixed, and the results of each generation are mixed, and the results of each generation are mixed. 3. The problem of mixed effect selection. This study is aimed at developing the prediction methods for each small region.

项目成果

Area-wise variable selection based on mean squared prediction error in Fay-Herriot model

Fay-Herriot 模型中基于均方预测误差的区域变量选择

• 发表时间: 2022
• 作者: Hata;S.;Nansai;K.;Wakiyama;T.;Kagawa;S. and Tohno;S.;Ubukata Masato;Kawakubo Yuki
• 通讯作者: Kawakubo Yuki

Small area estimation of general finite-population parameters based on grouped data

基于分组数据的通用有限总体参数的小区域估计

• DOI: 10.1016/j.csda.2023.107741
• 发表时间: 2023
• 期刊: Computational Statistics & Data Analysis
• 影响因子: 1.8
• 作者: Kawakubo Yuki;Kobayashi Genya
• 通讯作者: Kobayashi Genya

個票レベルのグループデータにもとづいた地域別所得分布の推定

基于个体层面群体数据的区域收入分配估算

• 发表时间: 2022
• 作者: Cathy W.S. Chen;Toshiaki Watanabe and Edward M.H. Lin;竹ノ下弘久・田上皓大;川久保友超
• 通讯作者: 川久保友超

Estimation of area-wise income distribution based on household-level grouped data

基于家庭分组数据的地区收入分布估算

• 发表时间: 2022
• 作者: Li Y;Yatsuya H;Hanibuchi T;Ota A;Naito H;Otsuka R;Murata C;Hirakawa Y;Chiang C;Uemura M;Tamakoshi K;Aoyama A;Kawakubo Yuki
• 通讯作者: Kawakubo Yuki

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