Comparação das estimações do tamanho de uma população por captura-recaptura utilizando amostragem simples, multipla e sequencial

• Main Author: Bullon Camarena, Luz Jeanet
• Other Authors: UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: [s.n.] 1995
• Subjects: População - Estatística; Amostragem (Estatística); Biometria; Estatística matemática
• Online Access: BULLON CAMARENA, Luz Jeanet. Comparação das estimações do tamanho de uma população por captura-recaptura utilizando amostragem simples, multipla e sequencial. 1995. 105f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatitica e Ciencia da Computação, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/306845>. Acesso em: 20 jul. 2018.; http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/306845

Orientador: Cicilia Yuko Wada === Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatitica e Ciencia da Computação === Made available in DSpace on 2018-07-20T04:52:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 BullonCamarena_LuzJeanet_M.pdf: 1809737 bytes, checksum: ad51d5533dc9b09ad4120c8f01426491 (MD5) Previous issue date: 1995 === Resumo: Neste trabalho, são apresentados os modelos e esquemas de amostragem no método de Captura- Recaptura, C-R, para estimação do tamanho de uma população fechada N. A comparação dos estimadores destes modelos é realizada através dos intervalos de confiança baseados na distribuição assintótica e intervalos de confiança obtidos utilizando o método bootstrap.Primeiramente, são considerados os modelos de C-R de duas amostras (ou ocasiões) com os estimadores de Petersen (1896) e Chapman (1952), também é estudada a distribuição assintótica do estimador de Petersen, (Sen, 1987). Em segundo lugar, são considerados os modelos de múltiplas amostras, com os estimadores de Leite et aI. (1988) e o de Petersen (ponderado) multiamostral (Sen, 1987). Em terceiro lugar, é realizado o estudo de métodos de C-R de amostragem seqüencial (Sen, 1987) tanto no caso do tamanho de amostra fixo como estocástico. Para os casos de amostragem simples e múltipla, e para amostragem seqüencial de tamanho de amostra fixo, o método bootstrap apresenta-se como uma alternativa para a avaliação das estimativas de N e a estimação da sua variabilidade. Simulações de experimentos de C-R são feitas apresentando-se as estimativas e os intervalos de confiança em cada esquema de amostragem. Os programas de computação correspondentes foram desenvolvidos usando o software estatístico SAS e o software matemático Mathematica. === Abstract: Not informed === Mestrado === Mestre em Estatística