Inferencia Bootstrap bayesiana para una proporción en muestreo con probabilidades desiguales

En este artículo se propone el método bootstrap bayesiano para realizar inferencias sobre una proporción ρ en una población finita a partir de una muestra conprobabilidades desiguales. Vía simulación Monte Carlo se determinó que a partirde una adecuada elección de la distribución a priori de ρ la metodología propuestaobtienen estimaciones menos sesgadas y de menor varianza e intervalos de confianza con niveles de confianza más altos y de menor longitud en comparación con el π-estimador clásico y el estimador BPSP propuesto por Chen (2010). Finalmentese ejemplifica la implementación de la metodología.

• Autores: Tellez Piñerez, Cristian Fernando; Guerrero, Stalyn Yasid; Pacheco, Mario
• Fecha de publicación: 2014
• Institución: Universidad Santo Tomás
• Repositorio: Repositorio Institucional USTA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.usta.edu.co:11634/39591
• Acceso en línea: https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/1140; http://hdl.handle.net/11634/39591
• Palabra clave: muestreo probabilístico; Bootstrap bayesiano; estimación de una proporción; estimador BPSP
• License: http://purl.org/coar/access_right/c_abf2