Afijación óptima de tamaños de muestra en muestreo aleatorio estratificado vía programación matemática
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...
- Autores:
-
Sánchez, Alfonso
Solanilla, Leonardo
Clavijo, Jairo
Zambrano, Alex
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2010
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/39538
- Acceso en línea:
- https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/28
http://hdl.handle.net/11634/39538
- Palabra clave:
- Muestreo aleatorio estratificado
Knapsack
optimización
programación matemática
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Sánchez, AlfonsoSolanilla, LeonardoClavijo, JairoZambrano, Alex2022-01-18T16:06:45Z2022-01-18T16:06:45Z2010-08-28https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/2810.15332/s2027-3355.2010.0001.01http://hdl.handle.net/11634/39538Somesamplingallocationproblemswhichcanbesolvedbymathematicalprogramming 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.application/pdftext/plainspaUniversidad Santo Tomáshttps://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/28/26https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/28/3670Comunicaciones en Estadística; Vol. 3 Núm. 1 (2010); 7-23Comunicaciones en Estadística; Vol. 3 No. 1 (2010); 7-232339-30762027-3355Afijación óptima de tamaños de muestra en muestreo aleatorio estratificado vía programación matemáticaOptimum allocation of sample sizes in stratified random sampling via mathematical programminginfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Muestreo aleatorio estratificadoKnapsackoptimizaciónprogramación matemáticahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf211634/39538oai:repository.usta.edu.co:11634/395382023-07-14 16:15:35.236metadata only accessRepositorio Universidad Santo Tomásnoreply@usta.edu.co |
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