Diseños muestrales uniformes apropiados para estimar la función de distribución poblacional empleando muestreo por conglomerados en una etapa
Para estimar la función de distribución de una variable sobre una población finita, se propone el estimador de Horvitz-Thompson, lo que proporciona una estrategia muestral insesgada. La varianza de dicho estimador es una función real de variable real, cuya minimización permite obtener diseños muestr...
| Autores: | , |
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| Formato: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2001 |
| País: | España |
| Recursos: | Universidad de Sevilla (US) |
| Repositorio: | idUS. Depósito de Investigación de la Universidad de Sevilla |
| OAI Identifier: | oai:idus.us.es:11441/42218 |
| Acesso em linha: | http://hdl.handle.net/11441/42218 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | muestreo poblaciones fmitas diseño muestral función de distribución conglomerados |
| Resumo: | Para estimar la función de distribución de una variable sobre una población finita, se propone el estimador de Horvitz-Thompson, lo que proporciona una estrategia muestral insesgada. La varianza de dicho estimador es una función real de variable real, cuya minimización permite obtener diseños muestrales óptimos bajo diferentes criterios. En este trabajo empleamos la norma 11·111 como criterio de optimización, minimizando la norma de la función varianza. De esta forma, considerando como dominio de búsqueda el conjunto de los diseños muestrales uniformes, en el sentido de ser iguales las probabilidades de inclusión de primer orden, se estudia la obtención de diseños muestrales adecuados, bajo muestreo por conglomerados de una etapa. |
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