A Review of Empirical Best Linear Unbiased Prediction For the Fay-Herriot Small-Area Model
A Review of Empirical Best Linear Unbiased Prediction For the Fay-Herriot Small-Area Model
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Fay-Herriot小区域模型经验最佳线性无偏预测综述
DOI：
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发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
P. Lahiri
中科院分区：
文献类型：
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作者：
P. Lahiri
Fay-Herriot模型是一种简单的混合回归模型，在小面积估算中发挥了重要作用。在本文中，我们首先激励使用经验最佳线性无偏预测（EBLUP）使用Fay-Herriot模型的几个特殊情况。然后，我们严格审查不同的问题，涉及估计和预测，包括方差分量估计和测量的不确定性ofEBLUP。
The Fay-Herriot model, a simple mixed regression model, has played an important role in small-area estimation. In this paper, we firstly motivate the use of empirical best linear unbiased predictors (EBLUP) using several special cases of the Fay-Herriot model. We then critically examine different issues involving estimation and prediction, including the variance component estimation andthe measure of uncertainty ofan EBLUP.