Artykuł przedstawia wyniki eksperymentu symulacyjnego zastosowanego do oszacowania jakości estymacji danych o dojazdach do pracy na podstawie informacji z badania reprezentacyjnego przeprowadzonego podczas Narodowego Spisu Powszechnego Ludności i Mieszkań w 2011 r. (NSP 2011). Do analizy wykorzystano metodę bootstrapową, polegającą na wielokrotnych losowaniach z powtórzeniami próbek z wyjściowej próby reprezentacyjnej i badaniu rozkładu uzyskiwanych dla nich wartości szacowanych parametrów. Szacunków dokonano z zastosowaniem estymatora bezpośredniego Horvitza-Thompsona z wagami kalibracyjnymi obliczonymi przez podgrupę roboczą dla metod statystycznych i matematycznych dla spisów w ramach projektu spisu z 2011 r. i warstw zdefiniowanych dla tego spisu. Na podstawie zawartych w literaturze przedmiotu sugestii ustalono optymalne rozmiary i liczebność prób bootstrapowych oraz dokonano obliczeń względnego średniego kwadratu błędu, obciążenia względnego oraz empirycznego obciążenia względnego dla estymacji różnych wartości wyrażonych w liczbach bezwzględnych według kategorii i województw w ujęciu ogółem i według płci. Na tej podstawie sformułowano wnioski praktyczne.
metody statystyczne, estymacja, Narodowy Spis Powszechny, estymator bezpośredni Horvitza-Thompsona z wagami kalibracyjnymi
Bickel P. J., Freedman D. (1981), Some Asymptotic Theory for the Bootstrap, „Annals of Statistics”, Vol. 9
Bracha Cz. (1996), Teoretyczne podstawy metody reprezentacyjnej, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa
Davidson R., MacKinnon J. (2000), Bootstrap tests: how many bootstraps?, „Econometric Reviews, Taylor and Francis Journals”, Vol. 19(1)
Domański Cz., Pruska K. (2000), Nieklasyczne metody statystyczne, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa
Efron B. (1983), Estimating the Error Rate of a Prediction Rule: Improvement on Cross--validation, „Journal of the American Statistical Association”, Vol. 78
Fox J. (2008), Applied Regression Analysis and Generalized Linear Models, Second Edition, SAGE Publications, Inc., Thousand Oaks, California, U.S.A.
Józefowski T., Szymkowiak M. (2012), Estymatory kalibracyjne w badaniach statystycznych, „Wiadomości Statystyczne”, nr 1
Khan J., van Aelst S., Zamar R. (2010), Fast Robust Estimation of Prediction Error based on Resampling, „Computational Statistics and Data Analysis”, Vol. 54
Post Enumeration Surveys, Operational Guidelines (2010), UN Statistics Division, Technical Report, New York, April
Shao J. (1996), Resampling Methods in Sample Surveys, Invited paper, Statistics, Vol. 27, with discussion
Singh K., Xie M. (2008), Bootstrap: A Statistical Method, Rutgers University, http://www.stat.rutgers.edu/home/mxie/RCPapers/bootstrap.pdf
Singh K. (1981), On Asymptotic Accuracy of Efron’s Bootstrap, „Annals of Statistics”, Vol. 9
Szymkowiak M. (2014), Estymatory kalibracyjne w NSP 2011, „Wiadomości Statystyczne”, nr 11
Valliant R., Dorfman A. H., Royall R. M. (2000), Finite Population Sampling and Inference.
A Prediction Approach, Wiley Series in Probability and Statistics, John Wiley & Sons Inc., New York, Chichester, Weinheim, Brisbane, Singapore, Toronto
Wilcox R. R. (2012), Introduction to Robust Estimation and Hypothesis Testing, Third Edition Elsevier Inc., Waltham-San Diego-Oxford-Amsterdam
Wybrane aspekty aktywności ekonomicznej ludności. Narodowy Spis Powszechny Ludnościi Mieszkań 2011 (2014), GUS, Warszawa
