Optimum allocation of sample sizes in stratified random sampling via mathematical programming
Fecha
Director
Enlace al recurso
https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/28
10.15332/s2027-3355.2010.0001.01
10.15332/s2027-3355.2010.0001.01
DOI
ORCID
Google Scholar
Cvlac
gruplac
Descripción Dominio:
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad Santo Tomás
Compartir
Resumen
Somesamplingallocationproblemswhichcanbesolvedbymathematicalprogramming techniques are considered. Optimal allocation of sample sizes in Stratified Random Sampling (SI.), for example, can be regarded as a dynamic programming problem. In the multivariate case, the underlying convex–programming problem is stated and some solution methods are indicated. We have followed the illuminating ideas exposed in Arthanari & Dodge (1981). Finally, an example to illustrate the so-called Knapsack method is presented.
Algunos problemas de afijación en el muestreo son considerados resueltos por técnicas de programación matemática. La afijación óptima de tamaños de muestra en Muestreo Aleatorio Estratificado (M.A.E.) son considerados problemas de programación dinámica. En el caso multivariado el problema de programación convexa es fundamental para la identificación y los métodos para solucionarlos son indicados. En este articulo, se presentan los problemas de estimación de tamaños de muestra en muestreo aleatorio estratificado univariado y multivariado, siguiendo las ideas expuestas por ARTHA. Finalmente, se ilustra mediante un ejemplo el método de morral.
Algunos problemas de afijación en el muestreo son considerados resueltos por técnicas de programación matemática. La afijación óptima de tamaños de muestra en Muestreo Aleatorio Estratificado (M.A.E.) son considerados problemas de programación dinámica. En el caso multivariado el problema de programación convexa es fundamental para la identificación y los métodos para solucionarlos son indicados. En este articulo, se presentan los problemas de estimación de tamaños de muestra en muestreo aleatorio estratificado univariado y multivariado, siguiendo las ideas expuestas por ARTHA. Finalmente, se ilustra mediante un ejemplo el método de morral.
Abstract
Idioma
Palabras clave
Muestreo aleatorio estratificado, Knapsack, optimización, programación matemática