Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Sensitive variable" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Advances in estimation by the item sum technique in two move successive sampling
    Autorzy:
    Priyanka, Kumari
    Trisandhya, Pidugu
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/19900669.pdf
    Data publikacji:
    2023-09-08
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    Sensitive variable
    Successive moves
    Population mean
    Variance
    Mean squared error
    Optimum matching fraction
    Opis:
    The present article proposes an estimator using the Item Sum Technique (IST) for the estimation of dynamic sensitive population mean using non-sensitive auxiliary information in the two-move successive sampling. Properties of the proposed IST estimator have been analysed. Possible allocation designs for allocating long-list and short-list samples pertaining to the IST have been elaborated. The comparison between various allocation designs has been carried out. Theoretical considerations have been integrated with numerical as well as simulation studies to show the working version of the proposed IST estimators in the two-move successive sampling.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2023, 24, 4; 123-138
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modelling sensitive issues on successive waves
    Autorzy:
    Priyanka, Kumari
    Trisandhya, Pidugu
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1359283.pdf
    Data publikacji:
    2019-04-25
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    Sensitive variable
    Successive waves
    Scrambled Response model
    Class of estimators
    Population mean
    Bias
    Mean squared error
    Optimum matching fraction
    Opis:
    This paper addresses the problem of estimation of population mean of sensitive character using non-sensitive auxiliary variable at current wave in two wave successive sampling. A general class of estimator is proposed and studied under randomized and scrambled response model. Many existing estimators have been modified to work for sensitive population mean estimation. The modified estimators became the members of proposed general class of estimators. The detail properties of all the estimators have been discussed. Their behaviour under randomized and scrambled response techniques have been elaborated. Numerical illustrations including simulation have been accompanied to judge the performance of different estimators. Finally suitable recommendations are forwarded.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2019, 20, 1; 41-65
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Optimal Allocation of the Sample in the Poisson Item Count Technique
    Optymalna alokacja próby w badaniu cechy drażliwej
    Autorzy:
    Bernardelli, Michał
    Kowalczyk, Barbara
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/660031.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    alokacja optymalna
    zmienna ukryta
    algorytm EM
    cecha drażliwa
    pytania pośrednie
    eksperyment z listą
    optimal allocation
    latent variable
    EM algorithm
    sensitive question
    indirect questioning
    Poisson item count technique
    Opis:
    Pośrednie metody ankietowania stanowią podstawowe narzędzie stosowane w przypadku pytań drażliwych. Artykuł nawiązuje do nowej, pośredniej metody zaproponowanej w pracy Tiana i wsp. (2014) i dotyczy optymalnej alokacji próby między grupę badaną i kontrolną. W przypadku gdy alokacji dokonuje się w oparciu o estymatory metodą momentów, rozwiązanie optymalne nie nastręcza trudności i zostało podane w pracy Tiana i wsp. (2014). Jednak to estymacja metodą największej wiarogodności ma lepsze własności, w związku z czym wyznaczenie alokacji optymalnej na jej podstawie jest zadaniem, którego rozwiązanie wydaje się mieć większe znaczenie praktyczne. Zadanie to nie jest trywialne, gdyż w przypadku omawianej metody pośredniej drażliwa zmienna badana ma charakter ukryty i jest zmienną nieobserwowalną. Wzór explicite na wariancję estymatora największej wiarogodności nieznanej frakcji cechy drażliwej nie jest dostępny, a sam estymator wyznaczyć można, używając odpowiednich algorytmów numerycznych. Do określenia optymalnej alokacji próby w oparciu o estymatory NW wykorzystane zostały symulacje Monte Carlo oraz iteracyjny algorytm EM
    Indirect methods of questioning are of utmost importance when dealing with sensitive questions. This paper refers to the new indirect method introduced by Tian et al. (2014) and examines the optimal allocation of the sample to control and treatment groups. If determining the optimal allocation is based on the variance formula for the method of moments (difference in means) estimator of the sensitive proportion, the solution is quite straightforward and was given in Tian et al. (2014). However, maximum likelihood (ML) estimation is known from much better properties, therefore determining the optimal allocation based on ML estimators has more practical importance. This problem is nontrivial because in the Poisson item count technique the study sensitive variable is a latent one and is not directly observable. Thus ML estimation is carried out by using the expectation‑maximisation (EM) algorithm and therefore an explicit analytical formula for the variance of the ML estimator of the sensitive proportion is not obtained. To determine the optimal allocation of the sample based on ML estimation, comprehensive Monte Carlo simulations and the EM algorithm have been employed.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2018, 3, 335; 35-47
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    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