Informacja

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

Wyszukujesz frazę "relative efficiency" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Estimation of Mean in Domain When Distribution of Variable is Skewed
Estymacja średniej zmiennej o rozkładzie asymetrycznym w domenie
Autorzy:
Wywiał, Janusz L
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/906312.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
small area sampling
skewnees coefficient
regression estimator
mean domain
relative efficiency
Opis:
Rozważana jest nadpopulacja w której wyróżniono domeny badań. Celem wnioskowania jest estymacja wartości średniej w wyróżnionej domenie. Zakłada się, że rozkład prawdopodobieństwa zmiennych w domenach może być nawet silnie asymetryczny, jednocześnie przyjmując, że wszystkie zmienne tworzące model nadpopulacji mają tę samą wariancję. Pozwala to na konstrukcję specyficznego estymatora typu regresyjnego średniej w wyróżnionej domenie. Korzysta się przy tym ze znanego faktu, że kowariancja średniej z próby i wariancji z próby jest proporcjonalna do trzeciego momentu centralnego zmiennej. Okazuje się, że proponowany estymator może dawać dokładniejsze oceny średniej w domenie, gdy właśnie rozkład zmiennej jest asymetryczny. Wykazano to na podstawie odpowiednio zaprojektowanych i przeprowadzonych badań symulacyjnych.
The problem of estimation the expected value in the case when a random variable has skewed probability distribution was considered e.g. by Carroll and Ruppert (1988), Chandra and Chambers (2006), Chen and Chen (1996), Karlberg (2000). Their results are based on transformation of skewed data. In the paper another approach is presented. The proposed estimators are constructed on the rather well known following property. Kendall and Stuart (1967) showed that the covariance between sample variance and sample mean is proportional to the third central moment of a variable. This property is applied to construction of several estimators of mean in a domain. The estimators are useful in the case when the variable under study has asymmetrical distribution because under some additional assumption they are more accurate than the sample mean. The results of the paper can be applied in survey sampling of economic populations.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2009, 228
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Simulation analysis of accuracy estimation of population mean on the basis of regression type strategy dependent on order statistic of auxiliary variable
Autorzy:
Wywiał, Janusz L
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/658095.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
sampling design
order statistic
auxiliary variable
sampling scheme
estimation
strategy
accuracy comparison
relative efficiency
regression estimator
Horvitz-Thomson estimator
Opis:
Problem dotyczy oceny wartości średnie (globalnej) zmiennej w populacji ustalonej I skończonej. Zakład się, że z góry są znane w populacji wartości dodatniej zmiennej pomocniczej. Do estymacji użyto strategia kwantylowej zależnej m.in. od planu losowania proporcjonalnego do nieujemnej funkcji kwantyla z próby zmiennej pomocniczej. Ponadto, brano pod uwagę estymator Horvitza- Thompsona oraz estymator ilorazowy. Porównanie dokładności przeprowadzono na podstawie symulacji komputerowej.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2011, 255
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
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