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A resampling approach to estimation of the linking variance in the Fay–Herriot model

Statistical Theory and Related Fields 2019年第2期3卷 170-177页

作者： Snigdhansu Chatterjee School of Statistics University of MinnesotaMinneapolisMNUSA

In the Fay–Herriot model,we consider estimators of the linking variance obtained using different types of resampling *** usefulness of this approach is that even when the estimator from the original data falls below zero or any other specified threshold,several of the resamples can potentially yield values above the *** establish asymptotic consistency of the resampling-based estimator of the linking variance for a wide variety of resampling schemes and show the efficacy of using the proposed approach in numeric examples.

关键词： linking variance Prasad–Rao estimator paired bootstrap m-out-of-n bootstrap Bayesian bootstrap

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