Comparación entre dos estrategias bietápicas de muestreo para la estimación de un total en diferentes escenarios simulados
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Date
2016
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Universidad Santo Tomás
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Resumen
En este trabajo se muestra la comparación entre dos estrategias de muestreo bietápico a través de los
coe ficientes de variación estimados (CVE). La primera estrategia es un muestreo proporcional a una
variable de información auxiliar, acompañado de un muestreo aleatorio simple denominado pi PTMAS; la
segunda estrategia es un muestreo aleatorio estrati ficado acompañado de un muestreo aleatorio simple
denominado ESTMAS-MAS, ambos con el estimador de Horvitz y Thompson. Esta comparación se
hizo utilizando una variable de respuesta simulada en varios escenarios, donde se varió por un lado el
coefi ciente de correlación entre la variable de interés y la variable de información auxiliar (total personas
por área geográfi ca de la base de datos de viviendas, hogares y personas - VIHOPE del DANE) y por
otro lado se varió la razón entre el intercepto del modelo lineal que las asocia y el promedio de la variable
simulada, esto con el fin de determinar el comportamiento de cada estrategia en cada escenario simulado
y determinar la de mejor comportamiento según el coefi ciente de variación estimado (CVE) arrojado por
cada estrategia.
Abstract
This work is about the comparison between two strategies of two stages sampling through estimated
coe cients of variation (ECV) produced by each strategy. The rst strategy is a sampling proportional
to a variable of auxiliary information, in addition to a simple random sampling named PS-SRS; the
second strategy is a strati ed random sampling named STSI-SRS. Both strategies use the Horvitz -
Thompson estimator. This comparison was made by using a variable of simulated answer in several
scenarios, where it changed the correlation coe cient between the variable of interest and the variable
of auxiliary information (total of people per geographical area of the database of Houses, Homes and
People - VIHOPE of DANE) and it changed too the rate between the intercept of linear model which
links them and the average of the simulated variable, in order to determine the performance of each
strategy in each simulated scenario and decide which one has the best performance, according to the
estimated coe cient of variation (ECV) produced by each strategy.
Language
spa
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