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 me...
- Autores:
-
Tellez Piñerez, Cristian Fernando
Guerrero, Stalyn Yasid
Pacheco, Mario
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2014
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Universidad Santo Tomás
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/1140
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- Palabra clave:
- muestreo probabilístico
Bootstrap bayesiano
estimación de una proporción
estimador BPSP
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Tellez Piñerez, Cristian FernandoGuerrero, Stalyn YasidPacheco, Mario2022-01-18T16:06:50Z2022-01-18T16:06:50Z2014-06-20https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/114010.15332/s2027-3355.2014.0001.03http://hdl.handle.net/11634/39591En 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.This paper describe Bayesian bootstrap method, it is to realize inferences for finite population proportion ρ based on unequal probability sampling. Through Simulation we found that based on an appropriate a priori distribution to ρ with the proposed methodology it is possible to get estimate less-biased like that obtain by the clasic π-estimator. Also, we get less-variance and confidence intervals with highest confidence levels and it has fewer length when we compared it with the classic π-estimator and BPSP estimator that was proposed by Chen et al. (2010). Lastly, an example is performed using the development methodology.application/pdftext/plainspaUniversidad Santo Tomáshttps://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/1140/1374https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/1140/3623Comunicaciones en Estadística; Vol. 7 Núm. 1 (2014); 31-48Comunicaciones en Estadística; Vol. 7 No. 1 (2014); 31-482339-30762027-3355Inferencia Bootstrap bayesiana para una proporción en muestreo con probabilidades desigualesBootstrap Bayesian inference for a proportion in unequal probabilities samplinginfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1muestreo probabilísticoBootstrap bayesianoestimación de una proporciónestimador BPSPhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf211634/39591oai:repository.usta.edu.co:11634/395912023-07-14 16:09:26.257metadata only accessRepositorio Universidad Santo Tomásnoreply@usta.edu.co |
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