Alternative mean square error estimators and confidence intervals for small area prediction under general designs
一般抽样设计下小区域预测的替代均方误差估计与置信区间AI 解读 ↓
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一般抽样设计下小区域预测的替代均方误差估计与置信区间
- 研究问题
- 在信息性抽样设计下，如何可靠估计小区域预测量的均方误差，并对包括非线性函数在内的目标提供不确定性区间？
- 方法与思路
- 作者为适用于信息性抽样的均方误差估计提供理论支持，并构造较少依赖正态性的校准预测区间，以模拟和调查数据验证。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，方法支持一般参数预测量的误差评估，并应用于复杂农业调查，预测爱荷华州各县片蚀与细沟侵蚀的若干函数。
- 阅读关注点
- 应核对抽样设计与预测模型的条件、均方误差估计的理论目标，以及区间校准方式和非线性目标的处理。
- 阅读边界
- 仅依据所给Crossref摘要；设计条件、误差性质和区间覆盖数值未说明，较少依赖正态性不意味着对任意分布均有效。
原文摘要
Abstract Estimating the mean square error of a small area predictor under an informative sampling design is a challenging problem. Existing approaches rely on approximations that have not been justified theoretically. We provide rigorous support for a mean square error estimator that is applicable to an informative sample design. The procedure can be used in combination with predictors of general parameters that may be nonlinear functions of the model response variable. We also construct calibrated prediction intervals that rely less on normality than standard prediction intervals. We validate the proposed measures of uncertainty through simulation. We apply the methods to predict several functions of sheet and rill erosion for Iowa counties using data from a complex agricultural survey.