Bootstrap Bayesian inference for a proportion in unequal probabilities sampling
Date
Advisor
Link to resource
https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/1140
10.15332/s2027-3355.2014.0001.03
10.15332/s2027-3355.2014.0001.03
DOI
ORCID
Google Scholar
Cvlac
gruplac
description domain:
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Universidad Santo Tomás
Share
Resumen
This paper describe Bayesian bootstrap method, it is to realize inferences for finite population proportion ρ based on unequal probability sampling. Through Simulation we found that based on an appropriate a priori distribution to ρ with the proposed methodology it is possible to get estimate less-biased like that obtain by the clasic π-estimator. Also, we get less-variance and confidence intervals with highest confidence levels and it has fewer length when we compared it with the classic π-estimator and BPSP estimator that was proposed by Chen et al. (2010). Lastly, an example is performed using the development methodology.
En este artículo se propone el método bootstrap bayesiano para realizar inferencias sobre una proporción ρ en una población finita a partir de una muestra conprobabilidades desiguales. Vía simulación Monte Carlo se determinó que a partirde una adecuada elección de la distribución a priori de ρ la metodología propuestaobtienen estimaciones menos sesgadas y de menor varianza e intervalos de confianza con niveles de confianza más altos y de menor longitud en comparación con el π-estimador clásico y el estimador BPSP propuesto por Chen (2010). Finalmentese ejemplifica la implementación de la metodología.
En este artículo se propone el método bootstrap bayesiano para realizar inferencias sobre una proporción ρ en una población finita a partir de una muestra conprobabilidades desiguales. Vía simulación Monte Carlo se determinó que a partirde una adecuada elección de la distribución a priori de ρ la metodología propuestaobtienen estimaciones menos sesgadas y de menor varianza e intervalos de confianza con niveles de confianza más altos y de menor longitud en comparación con el π-estimador clásico y el estimador BPSP propuesto por Chen (2010). Finalmentese ejemplifica la implementación de la metodología.
Abstract
Language
Keywords
muestreo probabilístico, Bootstrap bayesiano, estimación de una proporción, estimador BPSP