Successive sampling using a multivariate product estimate.

Artés Rodríguez, Eva M.ª. "Contribuciones al muestreo sucesivo: estimador producto multivariante.." Qüestiió 25.1 (2001): 3-17. <http://eudml.org/doc/40324>.

@article{ArtésRodríguez2001,
abstract = {Se considera el problema de estimar la media de una población finita para la ocasión actual, basándonos en las muestras seleccionadas en dos ocasiones. Se construye un estimador producto multivariante de doble muestreo para la parte solapada de la muestra, para el caso en que dos variables auxiliares se encuentran correlacionadas deforma negativa con la variable objeto de estudio. Se obtienen las expresiones para el estimador óptimo y su varianza. Se calcula la curva que nos proporciona la ganancia en eficiencia del estimador combinado sobre el estimador directo que no utiliza la información obtenida en la primera ocasión. Se obtienen las condiciones bajo las cuales nuestro estimador mejora en precisión al estimador combinado de producto univariante. Finalmente, se incluye un estudio empírico para analizar el buen funcionamiento del método propuesto.},
author = {Artés Rodríguez, Eva M.ª},
journal = {Qüestiió},
keywords = {Muestreo reiterado; Estimador óptimo; Análisis multivariante; successive sampling; bivariate product estimator; gain in efficiency; matching fraction},
language = {spa},
number = {1},
pages = {3-17},
title = {Contribuciones al muestreo sucesivo: estimador producto multivariante.},
url = {http://eudml.org/doc/40324},
volume = {25},
year = {2001},
}

TY - JOUR
AU - Artés Rodríguez, Eva M.ª
TI - Contribuciones al muestreo sucesivo: estimador producto multivariante.
JO - Qüestiió
PY - 2001
VL - 25
IS - 1
SP - 3
EP - 17
AB - Se considera el problema de estimar la media de una población finita para la ocasión actual, basándonos en las muestras seleccionadas en dos ocasiones. Se construye un estimador producto multivariante de doble muestreo para la parte solapada de la muestra, para el caso en que dos variables auxiliares se encuentran correlacionadas deforma negativa con la variable objeto de estudio. Se obtienen las expresiones para el estimador óptimo y su varianza. Se calcula la curva que nos proporciona la ganancia en eficiencia del estimador combinado sobre el estimador directo que no utiliza la información obtenida en la primera ocasión. Se obtienen las condiciones bajo las cuales nuestro estimador mejora en precisión al estimador combinado de producto univariante. Finalmente, se incluye un estudio empírico para analizar el buen funcionamiento del método propuesto.
LA - spa
KW - Muestreo reiterado; Estimador óptimo; Análisis multivariante; successive sampling; bivariate product estimator; gain in efficiency; matching fraction
UR - http://eudml.org/doc/40324
ER -