BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Kozak Marcin
Tytuł
Nowe podejście do warstwowania wielowymiarowej populacji
New approach towards stratification of multidimensional population
Źródło
Wiadomości Statystyczne, 2004, nr 12, s. 12-20, bibliogr. 14 poz.
Słowa kluczowe
Metody statystyczne, Badania statystyczne, Badania reprezentacyjne
Statistical methods, Statistical surveys, Sampling survey
Uwagi
summ., rez.
Abstrakt
W artykule przedstawiono nowatorskie podejście do warstwowania wielowymiarowej populacji. Podejście to rozpatruje problem warstwowania przy ustalonej liczebności próby, przy czym funkcją celu jest maksymalna wartość współczynnika zmienności (precyzji) rozpatrywanych estymatorów.

The paper contains considerations on multivariate stratification of a population. The author proposes a new approach, in which a maximal value of a coefficient of variation of considered estimators is minimized, subject to a fixed sample size. In such approach arises a problem of a sample allocation between strata; for the sake of simplicity of the algorithm, an approximate formula for the multivariate sample allocation is proposed. Two cases of the stratification are considered, i.e. with and without creation of a "take-all" stratum. An application of the method is presented for four populations with bi-variate auxiliary and survey variable. (original abstract)
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. Briggs J., Duoba V., 2000, STRAT2D: Optimal Bi-Variate Stratification System. Statistics New Zealand (http://www.stats.gov.nz)
  2. Dalenius T., Hodges J. L., 1959, Minimum Variance Stratification. Journal of the American Statistical Association, z. 54, s. 88-101
  3. Eckman G., 1959, An Approximation Useful in Univariate Stratification. Annals of Mathematical Statistics, z. 30, s. 219-229
  4. Holmberg A., 2002, A Multiparameter Perspective on the Choice of Sampling Design in Surveys. Statistics in Transition, z. 5, s. 969-994
  5. Kozak M., 2004, Optimal Stratification using Random Search Method in Agricultural Surveys. Statistics in Transition, z. 6 (5), s. 797-806
  6. Lednicki B., Wieczorkowski R., 2003, Optimal Stratification and Sample Allocation between Subpopulations and Strata. Statistics in Transition, z. 6, s. 287-306
  7. Mahalanobis P. C., 1952, Some Aspects of the Design of Sample Surveys. Sankhya, s. l-7
  8. Nelder J. A., Mead R., 1965, A Simplex Method for Function Minimization, Computer Journal, z. 7, s. 308-313
  9. Niemiro W., 1999, Konstrukcja optymalnej stratyfikacji metodą poszukiwań losowych. "Wiadomości Statystyczne" nr 10, s. l-9
  10. R Development Core Team, 2004, R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria; URL http://www.R-project.org
  11. Sadasivan G., Aggarwal R., 1978, Optimum Points of Stratification in Bi-Variate Populations. Sankhya C, z. 40, s. 84-97
  12. Sarndal C. E., Swensson B., Wretman J., 1992, Model Assisted Survey Sampling. Springer-Verlag, New York
  13. Schneeberger H., Pollot J. P., 1985, Optimum Stratification with Two Varieties, Statistische Hefte, z. 26, s. 97-113
  14. Stachurski A., Wierzbicki A. P., 2001, Podstawy optymalizacji. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, 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