Use of a Regression Technique to Produce Area Breakdowns of the Monthly National Estimates of Retail Trade
利用回归技术分解月度全国零售贸易估计的地区结果AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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利用回归技术分解月度全国零售贸易估计的地区结果
- 研究问题
- 如何利用全国月度零售贸易调查样本，为州、地理分区或任意县组合生成地区估计，并保持各地区与全国汇总一致？
- 方法与思路
- 作者提出适用于比率估计或回归估计的子总体估计技术，并将其用于全国零售贸易调查中的不同地域划分。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该技术可快速计算指定县组合的估计及其方差，且生成的地区估计彼此相容，并与全国估计保持汇总一致。
- 阅读关注点
- 应核对子总体估计公式、辅助信息与调查权重的作用、方差计算方法，以及地区和全国结果保持汇总一致的机制。
- 阅读边界
- 来源为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未说明抽样设计、辅助变量和小地区精度，汇总一致不等于统计估计量的一致性。
原文摘要
A common problem in sample estimation is the one of producing estimates for parts of the original universe (these parts are variously referred to in the literature as domains, subuniverses or subpopulations and may be defined in terms of areas or other characteristics). A technique is presented for producing these part-estimates when ratio or regression estimates are involved. This technique is used to produce estimates of retail trade for areas such as States, geographic divisions, Federal Reserve Districts, etc. from the national sample used for the Monthly Retail Trade program. The technique used provides a quick computation of the estimate and its variance for any specified combination of counties. The estimates produced are always consistent with each other and with the national estimates.