Una propuesta bayesiana para la estimación de la proporción vía Jackknife en muestreo probabilístico
En este artículo se presenta una propuesta Jackknife Bayesiana para la estimación de la proporción a partir del muestreo con probabilidades desiguales. Vía simulación se encontró que a pesar que el estimador Jackknife bayesiano se somete a varias configuraciones de la distribución a priori de ρ, est...
- Autores:
-
Nivia Neira, Tania Vanessa
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad El Bosque
- Repositorio:
- Repositorio U. El Bosque
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/3930
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12495/3930
- Palabra clave:
- Muestreo probabilístico
Estimación de una proporción
Jackknife bayesiano
Bootstrap bayesiano
519.5
Probabilistic sampling
Estimation of a proportion
Bayesian Jackknife
Bayesian Bootstrap
Bootstrap (Estadística)
Probabilidades
Correlación (Estadística)
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En este artículo se presenta una propuesta Jackknife Bayesiana para la estimación de la proporción a partir del muestreo con probabilidades desiguales. Vía simulación se encontró que a pesar que el estimador Jackknife bayesiano se somete a varias configuraciones de la distribución a priori de ρ, esta arroja, en su mayoría, menores sesgo en comparación con el estimador Bootstrap Bayesiano propuesto por Tellez Piñerez et al. [2014]. En términos de error estándar, el estimador propuesto en este artículo, tienen buenos comportamientos (errores estándares inferiores al 7 %,que según el DANE [2008], se clasifica como estimaciones precisas). Finalmente, se ejemplifica la metodología para ver el uso a nivel práctico. |
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Finalmente, se ejemplifica la metodología para ver el uso a nivel práctico.EstadísticoPregradoThis article presents a Jackknife Bayesian proposal for estimating the proportion from sampling with unequal probabilities. Via simulation, it was found that despite the Bayesian Jackknife estimator being subjected to various configurations of the apriori distribution of , this shows, for the most part, less bias compared to the Bootstrap Bayesian estimator proposed by Tellez Piñerez et al. [2014]. In terms of standard error, the estimator proposed in this article, they perform well (standard errors of less than 7 %, which according to DANE [2008], are classified as accurate estimates). Finally, the methodology is exemplified to see the use at a practical level.application/pdfspaAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Acceso abiertoinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf22020Muestreo probabilísticoEstimación de una proporciónJackknife bayesianoBootstrap bayesiano519.5Probabilistic samplingEstimation of a proportionBayesian JackknifeBayesian BootstrapBootstrap (Estadística)ProbabilidadesCorrelación (Estadística)Una propuesta bayesiana para la estimación de la proporción vía Jackknife en muestreo probabilísticoA Bayesian proposal for estimating the proportion via Jackknife in probabilistic samplingEstadísticaUniversidad El BosqueFacultad de CienciasTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisORIGINALNivia_Neira_Tania_Vanessa_2020.pdfNivia_Neira_Tania_Vanessa_2020.pdfDocumento principalapplication/pdf286952https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/2e3638ba-1955-4b6f-9fe5-80aa6f8de8b1/downloadf84fd3932a528fff5dfaf81ecbe57fb8MD54Nivia_Neira_Tania_Vanessa_2020_Carta_de_autorización.pdfNivia_Neira_Tania_Vanessa_2020_Carta_de_autorización.pdfCarta de autorizaciónapplication/pdf405818https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/1b8da3d4-e4b2-463a-a252-436d2cf546a2/download618a3fadf29878a26985f5d72288decdMD55CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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