Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Singh, Rajesh" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
A General Family of Dual to Ratio-Cum-Product Estimator in Sample Surveys
Autorzy:
Singh, Rajesh
Kumar, Mukesh
Chauhan, Pankaj
Sawan, Nirmala
Smarandache, Florentin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/465772.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
Family of estimators
auxiliary variables
bias
mean-squared error
Opis:
This paper presents a family of dual to ratio-cum-product estimators for the finite population mean. Under simple random sampling without replacement (SRSWOR) scheme, expressions of the bias and mean-squared error (MSE) up to the first order of approximation are derived. We show that the proposed family is more efficient than usual unbiased estimator, ratio estimator, product estimator, Singh estimator (1967), Srivenkataramana (1980) and Bandyopadhyaya estimator (1980) and Singh et al. (2005) estimator. An empirical study is carried out to illustrate the performance of the constructed estimator over others.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2011, 12, 3; 587-594
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Ratio-Cum-Product Estimator of Finite Population Mean in Systematic Sampling
Autorzy:
Tailor, Rajesh
Jatwa, Narendra K.
Singh, Housila P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/465754.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
systematic sampling ratio-cum-product estimator
bias
mean squared error
Opis:
In this paper we consider the problem of estimation of population mean using information on two auxiliary variables in systematic sampling. We have extended Singh (1967) estimator for estimation of population mean in systematic sampling. We have derived the expressions for the bias and mean squared error of the suggested estimator up to the first degree of approximation. We have compared the suggested estimator with existing estimators and obtained the conditions under which the suggested estimator is more efficient. An empirical study has been carried out to demonstrate the performance of the suggested estimator.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2014, 15, 3; 391-398
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies