혼합모형에서 유사 최량선형 비편향 예측

A Pseudo-Empirical Best Linear Unbiased Prediction in Mixed Model

소지역 추정을 할 때에 You와 Rao(2002a)는 내포 오차 선형회귀모형에서 조사 가중값을 사용하는 방법을 발전시켰다. 특히 소지역 평균들을 추정하기 위하여 설계-일치 성질을 만족하는 유사-최량 선형 비편향 예측 추정량을 제안하였다. 경험적 최량선형 비편향예측 추정량은 표본추출된 원소에 대응하는 설계가중치를 이용하지 않으므로 표본설계가 자체-가중이 되지 않는 한 설계-일치추정량이 되지 않는다. 따라서 통계학적으로 일치추정량이 되지 않으므로 문제가 된다. 그러나 소지역 평균들을 추정할 때에 조사 가중값을 사용하는 유사최량선형 비편향예측 추정량은 설계-일치 추정량이 된다. 본 연구에서는 비례할당 표본추출을 할 때에 설계-일치 성질을 만족하는 유사 최량선형 비편향예측 추정량은 사후 수정없이 벤치마킹 성질을 만족함을 보였다. 그리고 실제 표본설계 시에 실용적으로 이용되는 몇 가지 추가적인 성질을 연구하였다.

You and Rao (2002) developed a Pseudo-empirical best linear unbiased prediction approach to small area estimation using survey weights. We studied some properties which may be practically used in estimating small area estimation.They proposed the pseudo-EBLUP estimator satisfying design-consistent property in small area estimation. The EBLUP estimator is completely model based and does not make use of the survey weights. As a result, it is not design consistent in general. Survey practitioners often prefer design consistency.The Pseudo-EBUP estimator is design consistent and satisfies the benchmarking property without any adjustment when sampling design is proportional allocation.