Zobrazeno 1 - 10
of 62
pro vyhledávání: '"PACEI, SILVIA"'
Publikováno v:
Journal of the Royal Statistical Society Series A: Statistics in Society (2024)
Economic inequalities referring to specific regions are crucial in deepening spatial heterogeneity. Income surveys are generally planned to produce reliable estimates at countries or macroregion levels, thus we implement a small area model for a set
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2209.01985
Income inequality estimators are biased in small samples, leading generally to an underestimation. This aspect deserves particular attention when estimating inequality in small domains and performing small area estimation at the area level. We propos
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2107.08950
Autor:
Gallo, Alessandro1 (AUTHOR), Pacei, Silvia1 (AUTHOR) silvia.pacei@unibo.it, Ferrante, Maria Rosaria1 (AUTHOR)
Publikováno v:
Social Indicators Research. Nov2024, Vol. 175 Issue 2, p517-543. 27p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Ferrante, Maria Rosaria, Pacei, Silvia
Publikováno v:
Journal of the Royal Statistical Society. Series A (Statistics in Society), 2017 Oct 01. 180(4), 1057-1088.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/44682664
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Computational Statistics and Data Analysis 2011 55(4):1736-1747
Autor:
D'Attoma, Ida, Pacei, Silvia
Publikováno v:
International Journal of Business Environment; 2023, Vol. 14 Issue: 4 p395-416, 22p
Autor:
Pacei, Silvia, Ferrante, Maria Rosaria
In order to estimate inequality measures at local level, small area estimation methods may be used to improve the reliability of estimates when the sample size is low. Small area models specified at area level, incorporate the design based estimates
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______4094::9c0802c5f87db00e26260c419afb19e6
http://hdl.handle.net/11585/662325
http://hdl.handle.net/11585/662325