Informacja

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

Wyszukujesz frazę "SRSWOR" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Multi-domain Neyman-Tchuprov optimal allocation
Autorzy:
Wesołowski, Jacek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1186924.pdf
Data publikacji:
2019-12-10
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
stratified SRSWOR
Opis:
The eigenproblem solution of the multi-domain efficient allocation is identified as a direct generalization of the classical Neyman-Tchuprov optimal allocation in stratified SRSWOR. This is achieved through analysis of eigenvalues and eigenvectors of a suitable population-based matrix D. Such a solution is an analytical companion to NLP approaches, which are often used in applications, see, e.g. Choudhry, Rao and Hidiroglou (2012). In this paper we are interested rather in the structure of the optimal allocation vector and relative variance than in such purely numerical tools (although the eigenproblem solution provides also numerical solutions, see, e.g. Wesołowski and Wieczorkowski (2017)). The domain-wise optimal allocation and the respective optimal variance of the estimator are determined by the unique I direction (defined in terms of the positive eigenvector of matrix D) in the space R , where I is the number of domains in the population.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2019, 20, 4; 1-12
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Estimation of Population Mean Using Two Auxiliary Sources in Sample Surveys
Autorzy:
Shukla, Diwakar
Pathak, Sharad
Thakur, Narendra Singh
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/465744.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
Family of estimators
SRSWOR
Bias and Mean squared error
Opis:
This paper proposes families for estimation of population mean of the main variable under study using the information on two different auxiliary variables under simple random sampling without replacement (SRSWOR) scheme. Three different classes of estimators are constructed, examined with a complete study with other existing estimators. The expression for bias and mean squared error of the proposed families are obtained up to first order of approximation. Usual ratio estimator, product estimator, dual to ratio estimator, ratio-cum-product type estimator and many more estimators are identified as particular members of the suggested family. Expressions of optimization are derived and theoretical results are supported by numerical examples.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2012, 13, 1; 21-36
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Estimating the population mean using a complex sampling design dependent on an auxiliary variable
Autorzy:
Chaudhuri, Arijit
Samaddar, Sonakhya
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2034118.pdf
Data publikacji:
2022-03-15
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
Des Raj and symmetrized Des Raj estimator and associated variance
Hartley-Ross
Horvitz-Thompson
Lahiri-Midzuno-Sen
Murthy
Rao-Hartley-Cochran procedures vis-a-vis SRSWOR and SRSWR
Hansen-Hurwitz estimation and variance
Opis:
In surveying finite populations, the simplest strategy to estimate a population total without bias is to employ Simple Random Sampling (SRS) with replacement (SRSWR) and the expansion estimator based on it. Anything other than that including SRS Without Replacement (SRSWOR) and usage of the expansion estimator is a complex strategy. We examine here (1) if from a complex sample at hand a gain in efficiency may be unbiasedly estimated comparing the ”rival population total-estimators” for the competing strategies and (2) how suitable model-expected variances of rival estimators compete in magnitude as examined numerically through simulations.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2022, 23, 1; 39-54
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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