A Quasi-Empirical Bayes Method for Small Area Estimation
小区域估计的拟经验贝叶斯方法AI 解读 ↓
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小区域估计的拟经验贝叶斯方法
- 研究问题
- 当只指定层级数据生成过程的前两阶矩时，如何对小区域的随机均值进行推断，并构造经验贝叶斯式估计？
- 方法与思路
- 作者在条件独立的层级均值和方差函数下组合拟似然，构造随机均值的拟后验，再代入估计的边际参数得到估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，提出不依赖完整分布指定的拟经验贝叶斯程序，并将其用于华盛顿州部分县的癌症化疗利用率估计。
- 阅读关注点
- 应核对条件独立和矩函数设定、拟后验的构造依据，以及边际参数估计与代入步骤如何影响不确定性评估。
- 阅读边界
- 摘要未说明误差评估或应用数值；拟后验的推断性质需查全文，不能直接视为完整模型的后验。索引摘要版本未注明。
原文摘要
This article develops an empirical Bayes-type approach for small area estimation based only on the specification of a set of conditionally independent hierarchical mean and variance functions describing the first two moments of the process generating the data. The objective of the analysis is to draw inference about the intermediate or the random means. We combine the quasi-likelihood functions to construct the quasi-posterior density of the random means conditional on the data and the marginal parameters. We describe a method for estimating the marginal parameters that are then substituted in the quasi-posterior density of the random means. The empirical quasi-posterior density so derived is used to obtain the quasi-empirical Bayes estimates of the random parameters. We apply the methodology to estimate the utilization rates of cancer chemotherapy for the selected counties in the state of Washington.