Nuevos estimadores de la varianza en poblaciones finitas
Obtenemos una expresión de la varianza de una población finita en función de los tamaños relativos, varianzas y medias de los estratos o conglomerados en que puede ser dividida la población. Como consecuencia de esta nueva expresión, podemos desarrollar varios estimadores consistentes y no negativos...
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| Publication Date: | 1993 |
| Country: | España |
| Institution: | Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) |
| Repository: | UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC |
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| OAI Identifier: | oai:upcommons.upc.edu:2099/4039 |
| Online Access: | https://hdl.handle.net/2099/4039 |
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| Keyword: | Statistics Control de la estimación Estrategias intermedias Insesgación Muestreo de poblaciones finitas Propiedades de los estimadores Varianza Mostreig (Estadística) Classificació AMS::62 Statistics::62D05 Sampling theory, sample surveys |
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Nuevos estimadores de la varianza en poblaciones finitasRuiz Espejo, M.StatisticsControl de la estimaciónEstrategias intermediasInsesgaciónMuestreo de poblaciones finitasPropiedades de los estimadoresVarianzaMostreig (Estadística)Classificació AMS::62 Statistics::62D05 Sampling theory, sample surveysObtenemos una expresión de la varianza de una población finita en función de los tamaños relativos, varianzas y medias de los estratos o conglomerados en que puede ser dividida la población. Como consecuencia de esta nueva expresión, podemos desarrollar varios estimadores consistentes y no negativos de la varianza poblacional en muestreo estratificado y muestreo por conglomerados con o sin submuestreo. En cada caso, los estimadores de la varianza poblacional son insesgados o conservativos (en el sentido de Wolter, 1985). También se derivan dos nuevos controles de la estimación de la media poblacional en la línea de Ruiz (1987). Finalmente, comparamos los estimadores de la varianza de las estrategias intermedias propuestas por Ruiz y Santos (1989) con respecto al clásico estimador de grupos aleatorios (Wolter, 1985). El primero resulta asintóticamente más preciso si el tamaño n de cada muestra parcial independiente crece suficientemente, cuando el tamaño poblacional N es muy grande.Institut d'Estadística de Catalunya19931993-01-0120072007-12-05journal articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501NAhttp://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43info:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/2099/4039reponame:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPCinstname:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)Españolspaopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Attribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Spainhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/es/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:upcommons.upc.edu:2099/40392026-05-27T15:37:01Z |
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Obtenemos una expresión de la varianza de una población finita en función de los tamaños relativos, varianzas y medias de los estratos o conglomerados en que puede ser dividida la población. Como consecuencia de esta nueva expresión, podemos desarrollar varios estimadores consistentes y no negativos de la varianza poblacional en muestreo estratificado y muestreo por conglomerados con o sin submuestreo. En cada caso, los estimadores de la varianza poblacional son insesgados o conservativos (en el sentido de Wolter, 1985). También se derivan dos nuevos controles de la estimación de la media poblacional en la línea de Ruiz (1987). Finalmente, comparamos los estimadores de la varianza de las estrategias intermedias propuestas por Ruiz y Santos (1989) con respecto al clásico estimador de grupos aleatorios (Wolter, 1985). El primero resulta asintóticamente más preciso si el tamaño n de cada muestra parcial independiente crece suficientemente, cuando el tamaño poblacional N es muy grande. |
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