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Time Series Analysis of Repeated Surveys: The State–space Approach

机译：重复调查的时间序列分析：状态空间方法

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Cross sectional estimates from repeated surveys form a time series {yt}. These estimates can be viewed as the sum yt=Yt+et of two processes, {Yt}, the population process and {et}, the survey error process. Serial correlations in the latter series are usually present, mainly due to sample overlap. Other sources of data such as censuses, administrative records and demographic population counts are also available. The state–space modelling approach to the analysis of repeated surveys allows combining information from different sources, incorporating benchmarking constraints in a natural way. Results from these methods seem to compare favourably with those from X-11-ARIMA in filtering out survey errors.
机译：重复调查的横截面估计值形成时间序列{yt}。可以将这些估计视为两个过程的总和yt = Yt + et，这两个过程是总体过程{Yt}和调查误差过程{et}。通常存在后一序列中的序列相关性，这主要是由于样本重叠。还提供其他数据来源，例如人口普查，行政记录和人口统计。利用状态空间建模方法来分析重复调查，可以合并来自不同来源的信息，并以自然的方式纳入基准约束。这些方法的结果在过滤测量误差方面似乎可以与X-11-ARIMA的结果相提并论。

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