BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Kozak Marcin
Tytuł
Wielowymiarowa alokacja próby w losowaniu dwustopniowym
Multidimensional allocation of sample in two-phase sampling
Źródło
Wiadomości Statystyczne, 2004, nr 11, s. 1-11, bibliogr. 12 poz.
Słowa kluczowe
Badania statystyczne, Metody statystyczne, Algorytmy
Statistical surveys, Statistical methods, Algorithms
Abstrakt
Celem artykułu jest rozważenie zagadnienia wielowymiarowej alokacji próby przy ustalonych kosztach badania. Zaproponowana została formuła na optymalną wielowymiarową alokację próby między pierwszy i drugi stopień losowania w najprostszym przypadku dwustopniowego schematu losowania, czyli z losowaniem prostym na obu stopniach oraz dla próby automatycznie wyważonej. Ponadto zastosowanie metody zostało przedstawione na przykładzie sztucznej populacji.

Two-stage sampling is one of the basic and most often used in surveys sampling schemes. The problem of an estimation and sample allocation in a univariate case is quite good described in many copies. Most surveys carried out in Central Statistical Office, however, aim at estimation of not only one but many parameters; therefore the usefulness of univariate sample allocation methods is limited. There have been just few attempts to the elaboration of the multivariate sample allocation method in the two-stage sampling. The paper contains the considerations on such problem; the author proposes a formula of the multivariate sample allocation in the simplest case of two-stage sampling, i.e. with simple random sampling on both stages and using the self-weighting design, subject to fixed expected costs. An application of the method is presented using an artificial population.
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Bibliografia
Pokaż
  1. Bracha Cz., 1996, Teoretyczne podstawy metody reprezentacyjnej. PWN, Warszawa.
  2. Cochran W. G., 1977, Sampling Techniques. John Wiley & Sons, New York.
  3. Holmberg A., 2002, A Multiparameter Perspective on the Choice of Sampling Design in Surveys. Statistics in Transition, Tom 5, s. 969-994.
  4. Kelley J. C., 1971, Multivariate Oceanographic Sampling. Mathematical Geology, Tom 3, s. 45-50.
  5. Kokan A. R., Khan S., 1967, Optimum Allocation in Multivariate Surveys: an Analytical Solution. Journal of the Royal Statistical Society, B 29, s. 115-125.
  6. R Development Core Team, 2003, R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria; URL http://www.R-project.org.
  7. Särndal C. E., Swensson B., Wretman J., 1992, Model Assisted Survey Sampling. Springer-Verlag.
  8. Schweigert J. F., Sibert J. R., 1983, Optimizing Survey Design for Determining Age Structure of Fish Stocks: an Example from British Columbia Pacific Herring (Clupea harengus pallasi). Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences, Tom 40, s. 588-597.
  9. Waters J. R., Chester A. J., 1987, Optimal Allocation in Multivariate, Two-Stage Sampling Designs. The American Statistician, Tom 41, s. 46-50.
  10. Wywiał J., 1995, Wielowymiarowe aspekty metody reprezentacyjnej. Ossolineum, Katowice.
  11. Wywiał J., 2003, Some Contributions to Multivariate Methods in Survey Sampling. Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej w Katowicach.
  12. Zasępa R., 1991, Zarys metody reprezentacyjnej. "Biblioteka Wiadomości Statystycznych", Warszawa.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
0043-518X
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu