ty -jour a2 -Malinowski，Marek T. Au -Muchie，Kindie Fentahun au -Wanjoya，Anthony Kibira au -Mwalili -Mwalili，Samuel Musili Py -2022 DA -2022/06/30 TI-在byardial bayesian spartial小型区域模型上在空间未对准的情况下，SP -3865626 VL -2022 AB-小面积模型已成为生产可靠估计值的流行方法（本研究中的小地理区域）。小区域建模可以通过基于模型的方法或基于设计的范式中的模型辅助方法进行。当有中等样本或大型样品时，模型辅助方法可能是可靠的。但是，当数据稀缺时，可能需要基于模型的技术。基于模型的贝叶斯分析因其能够结合来自多个来源的信息以及在空间数据的分析和空间预测中考虑不确定性的能力而受欢迎。然而，当感兴趣的地理边界未对准时，事情变得更加复杂。一些作者解决了在等级贝叶斯方法下的未对准问题。在这项研究中，我们开发了现有的层次贝叶斯模型的非平地扩展，用于在空间未对准的情况下，三个贡献。首先，该模型使用单位级调查数据和区域级辅助数据来在第二个地理区域级别上比较空间上的平均值。 Second, the linking model is changed to logit-normal model in the proposed model. Lastly, the mean process was considered to overcome the multicollinearity between the true predictors and the spatial random effect. Sensitivity analysis was also done via simulation. SN - 1687-952X UR - https://doi.org/10.1155/2022/3865626 DO - 10.1155/2022/3865626 JF - Journal of Probability and Statistics PB - Hindawi KW - ER -