Agrartechnologie

Abstrakt

Kalibrierungsschätzer für Regressionskoeffizienten unter Verwendung mehrerer Hilfsvariablen

Vandita Kumari, Kaustav Aditya

Regressionskoeffizienten, die mit der Methode der kleinsten Quadrate berechnet werden, gehen davon aus, dass die Beobachtungen unabhängig und identisch verteilt sind. Diese Annahmen sind bei Daten, die mit einem komplexen Umfragedesign erhoben werden, fragwürdig. Die Informationen zum Stichprobendesign müssen bei der Schätzung der Regressionskoeffizienten aus Umfragedaten unter Verwendung der Stichprobengewichte einbezogen werden. Durch Erweiterung der Kalibrierungsmethode um mehrere Hilfsvariablen, die mit der Untersuchungsvariable in Zusammenhang stehen, wurde ein effizienter Schätzer für Regressionskoeffizienten entwickelt. Die Varianzschätzer des vorgeschlagenen Kalibrierungsschätzers wurden ebenfalls mithilfe der Taylor-Reihenlinearisierungstechnik und der Bootstrap-Methode entwickelt. Die auf empirischen Studien mit sowohl simulierten als auch realen Datensätzen basierenden Ergebnisse zeigen, dass der vorgeschlagene Kalibrierungsschätzer eine bessere Leistung erbringt als der vorhandene
Schätzer. Darüber hinaus sind beide vorgeschlagenen Methoden zur Varianzschätzung für den Kalibrierungsschätzer angemessen.