Small area estimation
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Small-Area-Methoden (verkürzt SAM) beschäftigen sich im Wesentlichen mit der Entwicklung und Verbesserung statistischer Verfahren zur Schätzung kleinräumiger Daten, bei denen die Regionen nur sehr wenige oder gar fehlende (Befragungs-)Werte aufweisen. Im Zentrum steht dabei das Regionalisieren, also das „Herunterrechnen“ von für größere Regionen vorliegenden aggregierten Daten in feinere geographische Einheiten.
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Estimación de área pequeña es cualquiera de varias técnicas estadísticas que implican la estimación de parámetros para sub-poblaciones pequeñas, que se utiliza generalmente cuando la sub-población de interés se incluye en un estudio más grande.
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Small area estimation is any of several statistical techniques involving the estimation of parameters for small sub-populations, generally used when the sub-population of interest is included in a larger survey. The Fay-Herriot model, a random effects model, has been used to make estimates for small domains when the sample from each domain is too small for fixed effects.
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Small-Area-Methoden
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Estimación de área pequeña
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Small area estimation
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Small-Area-Methoden (verkürzt SAM) beschäftigen sich im Wesentlichen mit der Entwicklung und Verbesserung statistischer Verfahren zur Schätzung kleinräumiger Daten, bei denen die Regionen nur sehr wenige oder gar fehlende (Befragungs-)Werte aufweisen. Im Zentrum steht dabei das Regionalisieren, also das „Herunterrechnen“ von für größere Regionen vorliegenden aggregierten Daten in feinere geographische Einheiten.
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Estimación de área pequeña es cualquiera de varias técnicas estadísticas que implican la estimación de parámetros para sub-poblaciones pequeñas, que se utiliza generalmente cuando la sub-población de interés se incluye en un estudio más grande. El término "área pequeña", en este contexto, se refiere generalmente a una pequeña área geográfica, tal como un municipio o comarca. También puede referirse a un "pequeño dominio", es decir, un grupo demográfico en particular dentro de un área. Si una encuesta -o estudio- se ha llevado a cabo para la población en su conjunto (por ejemplo, una nación o una encuesta a nivel estatal), el tamaño de la muestra dentro de cualquier área pequeña particular, pueden ser demasiado pequeño para generar estimaciones precisas de los datos. Para hacer frente a este problema, es posible utilizar los datos adicionales (como los registros del censo) que existen para estas áreas pequeñas con el fin de obtener estimaciones. Uno de los modelos de área pequeña más comunes en uso hoy en día es el 'modelo de regresión del área anidada al nivel de la unidad', que se utiliza por primera vez en 1988 para modelar áreas de maíz y cultivos de soja en Iowa. Los datos del estudio inicial, en el que los agricultores informaron sobre la zona en la que habían cultivado maíz o soja, se comparó con las estimaciones obtenidas a partir de cartografía por satélite de las granjas.El modelo final resultante para la unidad / granja 'j' en el condado de 'i' es , donde 'y' denota el área de cultivo reportada, es el coeficiente de regresión, 'x' es la estimación, a nivel de granja, ya sea para el cultivo del maíz o la soja a partir delos datos de satélite y \mu \, representa el efecto a nivel de condado de cualquier características del área no recogida en el estudio.
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Small area estimation is any of several statistical techniques involving the estimation of parameters for small sub-populations, generally used when the sub-population of interest is included in a larger survey. The term "small area" in this context generally refers to a small geographical area such as a county. It may also refer to a "small domain", i.e. a particular demographic within an area. If a survey has been carried out for the population as a whole (for example, a nation or statewide survey), the sample size within any particular small area may be too small to generate accurate estimates from the data. To deal with this problem, it may be possible to use additional data (such as census records) that exists for these small areas in order to obtain estimates. One of the more common small area models in use today is the 'nested area unit level regression model', first used in 1988 to model corn and soybean crop areas in Iowa. The initial survey data, in which farmers reported the area they had growing either corn or soybeans, was compared to estimates obtained from satellite mapping of the farms.The final model resulting from this for unit/farm 'j' in county 'i' is , where 'y' denotes the reported crop area, is the regression coefficient, 'x' is the farm-level estimate for either corn or soybean usage from the satellite data and represents the county-level effect of any area characteristics unaccounted for. The Fay-Herriot model, a random effects model, has been used to make estimates for small domains when the sample from each domain is too small for fixed effects.
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