1.概述
统计不确定性的测量方法是研究统计数据，旨在向国家统计局(ONS)地方当局年中人口估计(MYEs)的用户提供有关其质量的信息。
我们使用队列组件方法来创建地方当局的MYEs。队列成分法使用2011年人口普查作为人口基数，然后纳入自然变化(出生和死亡)、国际净移徙和国内净移徙以及其他调整(例如寻求庇护者)。人口普查、国际和国内移民是MYEs中不确定性的主要来源。目前，不确定性方法假定出生和死亡等其他组成部分的误差为零。由于MYEs组合了各种数据源和过程来派生每个组件，因此我们使用不同的方法为每个组件生成1,000个模拟值。然后使用队列成分公式将这些组合起来，得出与地方当局MYEs相关的不确定性。
每个地方当局2012年至2016年的不确定性度量在每年的交互式地图中总结(见第2节)。这些地图显示了每个地方当局的主要不确定性度量是如何随时间变化的。主要的不确定性测量是均方根误差(RMSE)。RMSE是模拟值在最大产量附近的变异性。该值越高，MYE值的差值越大，不确定性越大。当RMSE计算为平均模拟复合测量的百分比时，这就成为相对均方根误差(RRMSE)。MYEs的不确定性通常在由于国内或国际移民而造成的人口流动率高的地区最高。随着我们远离人口普查，不确定性也会增加，这是围绕人口变化的移民组成部分积累的不确定性的结果。
除了不确定度度量，我们还在测量不确定性和比例贡献电子表格显示了导致不确定性的3个因素所占的不确定性比例:人口普查、国际移民和国内移民。
我们已经确定了3种方法来获得已发布的MYEs的95%置信区间。我们的首选方法是偏差调整置信区间，但我们提供了所有3置信区间电子表格为了帮助您理解我们的方法方法和可用的选项:
经验置信区间
每个地方当局的经验置信区间是将人口估计的1000个模拟值排序，分别以第26和第975个值为下界和上界。由于观测到的最大生产成本通常不同于模拟的中位数，因此该置信区间并不以最大生产成本为中心，在某些极端情况下，最大生产成本超出经验95%置信区间的范围。中心经验置信区间
中心经验置信区间是通过移动经验95%置信区间，使其以观测到的MYEs为中心来创建的。模拟值的中值与观测到的MYE之间的差值从每个下界和上界中减去。虽然置信区间的宽度保持不变，但由于MYE和模拟的中位数之间的差异，它不考虑偏差分量。偏差调整的置信区间
经偏差调整的置信区间计算为年中估计值±1.96乘以RMSE。RMSE是模拟值在最大产量附近的变异性。该置信区间将与最大投资价值对称，并将包括由于最大投资价值与模拟之间的偏差而产生的不确定性度量。
我们倾向于采用经偏差调整的置信区间，因为它更宽，反映了公布的最高产量和模拟综合指标的平均值之间的差异。公布的最高产量和模拟综合措施的平均值之间的差异可能是由于以下几个原因造成的:
不确定性方法只考虑人口普查、国际和国内移徙部分的不确定性
基于不确定性或年中估计方法的假设
不确定性数字是估计值，因此本身也存在一些不确定性
我们还特别指出，在MYEs的内部迁移部分中，年轻男性被低估了，以帮助解释这种差异。
我们用以下方式解释偏差调整后的置信区间。如果我们在估计不确定性时所做的假设是正确的，那么我们预计这些间隔平均在95%的时间内捕获年中总体。然而，如果偏差相对较大，则这些置信区间将是保守的，即覆盖率大于95%。当我们接近2021年人口普查时，当MYEs的不确定性达到最高水平时，将审查置信区间的使用和解释。
回到目录