- Tytuł:
-
Application of Simulation Methods to Estimation of Variance of Nonparametric Sequential Estimator of Mean
Zastosowanie metod symulacyjnych do szacowania wariancji sekwencyjnego estymatora nieparametrycznego średniej - Autorzy:
- Pekasiewicz, Dorota
- Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/904719.pdf
- Data publikacji:
- 2005
- Wydawca:
- Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
- Tematy:
-
sequential estimation
bootstrap method
synthetic estimator - Opis:
-
Nieparametryczne metody estymacji sekwencyjnej pozwalają, przy różnych schematach
losowania próby, oszacować nieznany parametr rozkładu zmiennej losowej, gdy klasa rozkładu
tej zmiennej jest nieznana.
Sekwencyjna estymacja punktowa średniej zmiennej losowej polega n a wyznaczeniu wartości
estymatora średniej na podstawie próby losowej, której liczebność jest odpowiednio zwiększana
tak, aby funkcja ryzyka osiągnęła minimum. Jeśli nie uwzględniamy kosztów związanych
z pobieraniem elementów do próby, to funkcja ryzyka jest równa błędowi średniokwadratowemu,
a w przypadku estymatorów nieobciążonych wariancji stosowanego estymatora.
Wyznaczenie wariancji estymatora szacowanego parametru nie zawsze jest łatwe, a czasami
nawet okazuje się niemożliwe. W statystyce małych obszarów często stosuje się estymatory
pośrednie, które są bardziej efektywne niż bezpośrednie, ale ich skomplikowana postać sprawia,
że często nie mamy informacji ani o ich wariancji, ani o estymatorze wariancji (lub błędzie
średniokwadratowym). Przy zastosowaniu lego typu estymatorów w estymacji sekwencyjnej
średniej pojawia się problem ze sformułowaniem procedury zatrzymania procesu powiększania
próby. W pracy proponowane jest stosowanie, w takich przypadkach, symulacyjnych metod
szacowania wariancji, m.in. metody Mahalanobisa, jackknife i metody bootstrapowej. Ponadto
w pracy przedstawiony jest przykład zastosowania metody bootstrapowej do szacowania wariancji
syntetycznego estymatora średniej dla podpopulacji.
Nonparametric sequential methods allow to estimate unknown parameter of random variable distribution, when the distribution of the variable is unknown. We can apply these methods to different sampling designs. This paper contains a proposal of applying simulation methods to estimate the variance of a nonparametric estimator of mean. An application of bootstrap methods to estimate the variance of a synthetic estimator of the mean in sequential estimation is also presented. - Źródło:
-
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2005, 194
0208-6018
2353-7663 - Pojawia się w:
- Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł