Skip to content
Publikuj i Dystrybuuj
Rozwiązania Wydawnicze
Rozwiązania Dystrybucyjne
Usługi biblioteczne
Dziedziny
Architektura i projektowanie
Bibliotekoznawstwo i bibliologia
Biznes i ekonomia
Chemia
Chemia przemysłowa
Filozofia
Fizyka
Historia
Informatyka
Inżynieria
Inżynieria materiałowa
Językoznawstwo i semiotyka
Kulturoznawstwo
Literatura
Matematyka
Medycyna
Muzyka
Nauki farmaceutyczne
Nauki klasyczne i starożytne studia bliskowschodnie
Nauki o Ziemi
Nauki o organizmach żywych
Nauki społeczne
Prawo
Sport i rekreacja
Studia judaistyczne
Sztuka
Teologia i religia
Zagadnienia ogólne
Publikacje
Czasopisma
Książki
Materiały konferencyjne
Wydawcy
Journal Matcher
Blog
Kontakt
Wyszukiwanie
Polski
English
Deutsch
Polski
Español
Français
Italiano
Koszyk
Home
Czasopisma
Journal of Official Statistics
Tom 38 (2022): Zeszyt 3 (Wrzesień 2022)
Otwarty dostęp
Hierarchical Bayesian Model with Inequality Constraints for US County Estimates
Lu Chen
Lu Chen
National Institute of Statistical Sciences
U.S.A.
Wyszukaj tego autora
Sciendo
|
Google Scholar
Chen, Lu
,
Balgobin Nandram
Balgobin Nandram
Worcester Polytechnic Institute and USDA National Agricultural statistics Service, Department of Mathematical Sciences
U.S.A.
Wyszukaj tego autora
Sciendo
|
Google Scholar
Nandram, Balgobin
oraz
Nathan B. Cruze
Nathan B. Cruze
USDA National Agricultural statistics Service
Wyszukaj tego autora
Sciendo
|
Google Scholar
Cruze, Nathan B.
12 wrz 2022
Journal of Official Statistics
Tom 38 (2022): Zeszyt 3 (Wrzesień 2022)
O artykule
Poprzedni artykuł
Następny artykuł
Abstrakt
Referencje
Autorzy
Artykuły w tym zeszycie
Podgląd
PDF
Zacytuj
Udostępnij
Pobierz okładkę
Data publikacji:
12 wrz 2022
Zakres stron:
709 - 732
Otrzymano:
01 sty 2021
Przyjęty:
01 sty 2022
DOI:
https://doi.org/10.2478/jos-2022-0032
Słowa kluczowe
Administrative data
,
bayesian diagnostic
,
benchmarking
,
crop acreage estimates
,
small area estimation
,
sub-area models
,
survey data
© 2022 Lu Chen et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 3.0 License.
