Comparación de estimadores directos e indirectos en estimación de áreas pequeñas

La estimación en áreas pequeñas permite obtener resultados más precisos y confiables en dominios cuyos tamaños de muestra son nulos o cercanos a cero. Diferentes estimadores que dependen del diseño de muestreo como los estimadores directos, estimadores propuestos por la teoría para obtener mejores resultados en dominios donde el tamaño de muestra es pequeño, como los estimadores sintéticos y estimadores que usan modelos lineales mixtos para áreas pequeñas, son los tópicos que se presentan en este trabajo de grado, donde se observa el comportamiento de cada uno de ellos, para ser comparados a través del error cuadrático medio y de esta manera obtener conclusiones a cerca de su desempeño al momento de ser utilizados en dichas áreas donde el tamaño de muestra es pequeño.

• Autores: Herrera Herrera, Edgar Andres
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Universidad Santo Tomás
• Repositorio: Repositorio Institucional USTA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.usta.edu.co:11634/12530
• Acceso en línea: http://repository.usta.edu.co/handle/11634/12530
• Palabra clave: Estimation in small areas; Domains; Sample size; Direct estimators; Synthetic estimators; Mean square error; Mixed linear models; Estadística; Estadística matemática; Muestreo (Estadística); Teoría de la estimación; Estimación en áreas pequeñas; Dominios; Error cuadrático medio; Estimadores sintéticos
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