Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Ewemooje, Olusegun Sunday" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Unbiased estimator modeling in unrelated dichotomous randomized response
Autorzy:
Adediran, Adetola Adedamola
Adebola, Femi Barnabas
Ewemooje, Olusegun Sunday
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1059019.pdf
Data publikacji:
2020-12-04
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
dichotomous
relative efficiency
sensitive attribute
Opis:
The unrelated design has been shown to improve the efficiency of a randomized response method and reduces respondents’ suspicion. In the light of this, the paper proposes a new Unrelated Randomized Response Model constructed by incorporating an unrelated question into the alternative unbiased estimator in the dichotomous randomized response model proposed by Ewemooje in 2019. An unbiased estimate and variance of the model are thus obtained. The variance of the proposed model decreases as the proportion of the sensitive attribute ?_A and the unrelated attribute ?_U increases, in contrast to the earlier Ewemooje model, whose variance increases as the proportion of the sensitive attribute increases. The relative efficiency of the proposed model over the earlier Ewemooje model decreases as ?_U increases when 0.1??_A? 0.3 and increases as ?_U increases when 0.35??_A? 0.45. Application of the proposed model also revealed its efficiency over the direct method in estimating the prevalence of examination malpractices among university students; the direct method gave an estimate of 19.0%, compared to the proposed method’s estimate of 23.0%. Hence, the proposed model is more efficient than the direct method and the earlier Ewemooje model as the proportion of people belonging to the sensitive attribute increases.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2020, 21, 5; 119-132
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    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