Details

Estrategias de muestreo


Estrategias de muestreo

Diseño de encuestas y estimación de parámetros

von: H. Andrés Gutiérrez Rojas

CHF 14.00

Verlag: Ediciones de la U
Format: PDF
Veröffentl.: 01.09.2016
ISBN/EAN: 9789587625875
Sprache: spanisch
Anzahl Seiten: 568

DRM-geschütztes eBook, Sie benötigen z.B. Adobe Digital Editions und eine Adobe ID zum Lesen.

Beschreibungen

El término Estrategia de Muestreo no ha tenido la trascendencia pertinente en el mundo del muestreo. Se habla de la precision e incluso insesgamiento de un estimador sin tener en cuenta que tales propiedades están ligadas al diseño de muestreo que se haya utilizado en la recoleccion de la información. Para el autor, el aprendizaje de esta materia es más sencillo cuando se valora de igual manera el diseño de muestreo junto con el estimador del parámetro de interés utilizado en la población finita. No se puede desconocer la regla de oro del muestreo que clama: utilizar diseños de muestreo que induzcan probabilidades de inclusión (o selección, según sea el caso) proporcionales al valor de la característica de interés en la población y utilizar estimadores que involucren dichas probabilidades. Por lo anterior, se ha decidido titular este texto como Estrategias de muestreo, diseño de encuestas y estimación de parámetros. En la búsqueda combinada de una mejor estrategia de muestreo se ha querido dividir este texto en cuatro partes que pueden ser utilizadas en los distintos niveles de pregrado así como en cursos de posgrado, dependiendo de la dicultad del tema. La división del libro corresponde al desarrollo teórico del muestreo a través de su corta historia: recuento de las estrategias de muestreo más utilizadas; utilización y aprovechamiento de la información auxiliar disponible en el marco del muestreo; avances metodológicos en el muestreo; y, estimadores de calibración, el muestreo balanceado y el muestreo indirecto.
Prólogo
Prefacio
Inferencia basada en el diseño de muestreo
Encuestas y estudios por muestreo
Conceptos metodológicos
Encuesta
Marco de muestreo
Sesgo
Marco y Lucy
Muestras probabilísticas y estimadores
Población y muestra aleatoria
Población finita
Muestra aleatoria
Soportes de muestreo
Diseño de muestreo
Probabilidad de inclusión
Característica de interés y parámetros de interés
Estadística y estimador
Estimadores de muestreo
El estimador de Horvitz-Thompson
El estimador de Hanse-Hurwitz
Muestra representativas
Ejercicios
Muestreo con probabilidades simples
Diseño de muestreo de Bernoulli
Algoritmo de selección
El estimador de Horvitz-Thompson
Marco y Lucy
Muestreo aleatorio simple sin reemplazo
Algoritmos de selección
El estimador de Horvitz-Thompson
Estimador de la media poblacional
Estimación en dominios
El efecto de diseño
Marco y Lucy
Probabilidades de inclusión en unidades de muestreo
Muestreo aleatorio simple con reemplazo
Algoritmo de selección
El estimador de Hansen-Hurwitz
Marco y Lucy
Diseño de muestreo sistemático
Algoritmo de selección
El estimador de Hansen-Hurwitz
Optimalidad de la estrategia
Diseño de muestreo q-sistemático
Marco y Lucy
Ejercicios
Muestreo con probabilidades proporcionales
Diseño de muestreo de Poisson
Algoritmo de selección
El estimador de Hansen-Hurwitz
Diseño de muestreo q-sistemático
Marco y Lucy
Diseño de muestreo PPT
Algoritmo de selección
El estimador de Hansen-Hurwitz
Eficacia de la estrategia
Marco y Lucy
Diseño de muestreo πPT
Selección de muestras πPT
Método de Sunter
Método de escisión
Estimación de la varianza
Marco y Lucy
Muestreo estratificado
Fundamentos teóricos
Estimación en el muestreo estratificado
El estimador de Horvitz-Thompson
Diseño de muestreo aleatorio estratificado
Algoritmos de selección
El estimador de Horvitz-Thompson
Estimación de la media poblacional
Asignación del tamaño de la muestra
Estimación en dominios
El efecto de diseño
Marco y Lucy
Diseño de muestreo estratificado PPT
Algoritmos de selección
El estimador de Hansen-Hurwitz
Marco y Lucy
Muestreo de conglomerados
Fundamentos teóricos y notación
El Estimador de Horvitz-Thompson
El estimador de Hansen-Hurwitz
Muestreo aleatorio simple de conglomerados
Algoritmos de selección
El estimador de Horvitz-Thompson
Eficiencia de la estrategia
Marco y Lucy
Ejercicios
Muestreo en varias etapas
Muestreo en dos etapas
El estimador de Horvitz-Thompson
Diseño de muestreo MAS-MAS
Algoritmos de selección
Tamaño de muestra
Estimación de la varianza en muestreo de dos etapas
Marco II y Lucy
Diseño de muestreo en dos etapas estratificado
Diseños auto-ponderados
Diseños en r etapas
El estimador de Horvitz-Thompson
El estimador de Hansen-Hurwitz
Ejercicios

Inferencia asistida por modelos

Estimación de parámetros diferentes al total
Fundamentos teóricos
Aproximación de Taylor
Estimación de una razón poblacional
Propiedades
Casos particulares
Estimación de un promedio
Marco y Lucy
Estimación de una mediana
Marco y Lucy
Estimación de coeficientes de regresión
Fundamentos teóricos
Estimación en la población finita
Estimación en la muestra
Casos especiales
Marco y Lucy
Ejercicios
Estimación con información auxiliar
Introducción
Estimados general de regresión
Construcción
Otras propiedades del estimador general de regresión
Estimador de media común
Algunos diseños de muestreo
Marco y Lucy
Estimador de razón
Algunos diseños de muestreo
Marco y Lucy
Muestreo estratificado
Estimador de regresión simple
Marco y Lucy
Post-estratificación
Subgrup

Diese Produkte könnten Sie auch interessieren: