Statistical estimators of the finite population parameters in the presence of auxiliary information
The dissertation analyzes how to incorporate auxiliary information into the estimation of the finite population total, variance, covariance, and how to use it for the stratification of finite populations. First of all, the problem of efficient stratification in the case of skewed population is cons...
Main Author: | |
---|---|
Other Authors: | |
Format: | Doctoral Thesis |
Language: | English |
Published: |
Lithuanian Academic Libraries Network (LABT)
2009
|
Subjects: | |
Online Access: | http://vddb.library.lt/fedora/get/LT-eLABa-0001:E.02~2009~D_20090309_140345-80323/DS.005.1.01.ETD |
id |
ndltd-LABT_ETD-oai-elaba.lt-LT-eLABa-0001-E.02~2009~D_20090309_140345-80323 |
---|---|
record_format |
oai_dc |
collection |
NDLTD |
language |
English |
format |
Doctoral Thesis |
sources |
NDLTD |
topic |
Mathematics Calibration Stratification of the finite population Calibrated estimators of the finite population covariance Auxiliary information Model-assisted estimators of the finite population parameters Kalibravimas Baigtinės populiacijos sluoksniavimas Kalibruoti baigtinės populiacijos kovariacijos įvertiniai Papildoma informacija Modeliais pagrįsti baigtinės populiacijos parametrų įvertiniai |
spellingShingle |
Mathematics Calibration Stratification of the finite population Calibrated estimators of the finite population covariance Auxiliary information Model-assisted estimators of the finite population parameters Kalibravimas Baigtinės populiacijos sluoksniavimas Kalibruoti baigtinės populiacijos kovariacijos įvertiniai Papildoma informacija Modeliais pagrįsti baigtinės populiacijos parametrų įvertiniai Pumputis, Dalius Statistical estimators of the finite population parameters in the presence of auxiliary information |
description |
The dissertation analyzes how to incorporate auxiliary information
into the estimation of the finite population total, variance,
covariance, and how to use it for the stratification of finite
populations.
First of all, the problem of efficient stratification in the case
of skewed population is considered. A new adjusted geometric
stratification method is introduced. This method is compared by
simulation with the cumulative root frequency method, the
geometric method, and the power method. The simulation results
show that in most cases considered the power method is the most
efficient one, but the adjusted geometric stratification method
outperforms all the methods in the case of highly skewed
populations.
The calibrated estimators of finite population total, constructed
using different distance functions, are considered. The quality of
such estimators is analyzed by simulation. The new calibrated
estimators of the finite population covariance (variance) are
derived, using one or more weighting systems. Applying the model
calibration theory, we construct here an adjusted linear
regression model-assisted and calibrated estimator of the
population covariance. The estimators derived are compared by
simulation with the standard estimators of the respective
parameters. The calibrated estimators of the population covariance
are more efficient compared to the straight estimators provided
the auxiliary variables are well correlated with the study
variables. The problem of estimation... [to full text] === Disertacijoje nagrinėjamos papildomos informacijos panaudojimo
galimybės konstruojant baigtinės populiacijos sumos, dispersijos
ir kovariacijos įvertinius, bei sluoksniuojant baigtines
populiacijas.
Pirmiausia darbe sprendžiamas populiacijų sluoksniavimo uždavinys,
kai tyrimo kintamojo skirstinys yra asimetrinis. Pasiūlomas naujas
- pataisytasis geometrinis - sluoksniavimo metodas. Šis metodas
modeliuojant lyginamas su trimis kitais žinomais metodais:
kvadratinės šaknies iš skirstinio dažnio, geometriniu ir
laipsninio sluoksniavimo metodu. Modeliavimo rezultatai rodo, kad
vidutiniškai asimetrinėms populiacijoms geriausiai tinka
laipsninio sluoksniavimo metodas, o ypač asimetrinėms
populiacijoms geriausias yra pataisytasis geometrinis
sluoksniavimas.
Toliau nagrinėjami baigtinės populiacijos sumos kalibruotieji
įvertiniai, sukonstruoti taikant skirtingas atstumo funkcijas.
Modeliuojant tiriama šių įvertinių kokybė. Sukonstruoti nauji
populiacijos kovariacijos kalibruotieji įvertiniai, naudojantys
vieną, dvi ir tris svorių sistemas. Šie įvertiniai konstruojami
pasirenkant skirtingas kalibravimo lygtis. Remiantis modeliais
pagrįstų įvertinių teorija, čia taip pat sukonstruojamas
pataisytasis tiesiniu regresiniu modeliu pagrįstas kalibruotasis
populiacijos kovariacijos įvertinys. Modeliuojant įvertiniai
lyginami tarpusavyje ir su standartiniais atitinkamų parametrų
įvertiniais. Kalibruotieji įvertiniai yra kur kas tikslesni, jei
tyrimo ir papildomų kintamųjų koreliacija yra... [toliau žr. visą tekstą] |
author2 |
Januškevičius, Romanas |
author_facet |
Januškevičius, Romanas Pumputis, Dalius |
author |
Pumputis, Dalius |
author_sort |
Pumputis, Dalius |
title |
Statistical estimators of the finite population parameters in the presence of auxiliary information |
title_short |
Statistical estimators of the finite population parameters in the presence of auxiliary information |
title_full |
Statistical estimators of the finite population parameters in the presence of auxiliary information |
title_fullStr |
Statistical estimators of the finite population parameters in the presence of auxiliary information |
title_full_unstemmed |
Statistical estimators of the finite population parameters in the presence of auxiliary information |
title_sort |
statistical estimators of the finite population parameters in the presence of auxiliary information |
publisher |
Lithuanian Academic Libraries Network (LABT) |
publishDate |
2009 |
url |
http://vddb.library.lt/fedora/get/LT-eLABa-0001:E.02~2009~D_20090309_140345-80323/DS.005.1.01.ETD |
work_keys_str_mv |
AT pumputisdalius statisticalestimatorsofthefinitepopulationparametersinthepresenceofauxiliaryinformation AT pumputisdalius baigtinespopuliacijosparametrustatistiniaiivertiniaigautinaudojantpapildomainformacija |
_version_ |
1716625902841888768 |
spelling |
ndltd-LABT_ETD-oai-elaba.lt-LT-eLABa-0001-E.02~2009~D_20090309_140345-803232014-01-17T03:46:49Z2009-03-09engMathematicsPumputis, DaliusStatistical estimators of the finite population parameters in the presence of auxiliary informationBaigtinės populiacijos parametrų statistiniai įvertiniai, gauti naudojant papildomą informacijąLithuanian Academic Libraries Network (LABT)The dissertation analyzes how to incorporate auxiliary information into the estimation of the finite population total, variance, covariance, and how to use it for the stratification of finite populations. First of all, the problem of efficient stratification in the case of skewed population is considered. A new adjusted geometric stratification method is introduced. This method is compared by simulation with the cumulative root frequency method, the geometric method, and the power method. The simulation results show that in most cases considered the power method is the most efficient one, but the adjusted geometric stratification method outperforms all the methods in the case of highly skewed populations. The calibrated estimators of finite population total, constructed using different distance functions, are considered. The quality of such estimators is analyzed by simulation. The new calibrated estimators of the finite population covariance (variance) are derived, using one or more weighting systems. Applying the model calibration theory, we construct here an adjusted linear regression model-assisted and calibrated estimator of the population covariance. The estimators derived are compared by simulation with the standard estimators of the respective parameters. The calibrated estimators of the population covariance are more efficient compared to the straight estimators provided the auxiliary variables are well correlated with the study variables. The problem of estimation... [to full text]Disertacijoje nagrinėjamos papildomos informacijos panaudojimo galimybės konstruojant baigtinės populiacijos sumos, dispersijos ir kovariacijos įvertinius, bei sluoksniuojant baigtines populiacijas. Pirmiausia darbe sprendžiamas populiacijų sluoksniavimo uždavinys, kai tyrimo kintamojo skirstinys yra asimetrinis. Pasiūlomas naujas - pataisytasis geometrinis - sluoksniavimo metodas. Šis metodas modeliuojant lyginamas su trimis kitais žinomais metodais: kvadratinės šaknies iš skirstinio dažnio, geometriniu ir laipsninio sluoksniavimo metodu. Modeliavimo rezultatai rodo, kad vidutiniškai asimetrinėms populiacijoms geriausiai tinka laipsninio sluoksniavimo metodas, o ypač asimetrinėms populiacijoms geriausias yra pataisytasis geometrinis sluoksniavimas. Toliau nagrinėjami baigtinės populiacijos sumos kalibruotieji įvertiniai, sukonstruoti taikant skirtingas atstumo funkcijas. Modeliuojant tiriama šių įvertinių kokybė. Sukonstruoti nauji populiacijos kovariacijos kalibruotieji įvertiniai, naudojantys vieną, dvi ir tris svorių sistemas. Šie įvertiniai konstruojami pasirenkant skirtingas kalibravimo lygtis. Remiantis modeliais pagrįstų įvertinių teorija, čia taip pat sukonstruojamas pataisytasis tiesiniu regresiniu modeliu pagrįstas kalibruotasis populiacijos kovariacijos įvertinys. Modeliuojant įvertiniai lyginami tarpusavyje ir su standartiniais atitinkamų parametrų įvertiniais. Kalibruotieji įvertiniai yra kur kas tikslesni, jei tyrimo ir papildomų kintamųjų koreliacija yra... [toliau žr. visą tekstą]CalibrationStratification of the finite populationCalibrated estimators of the finite population covarianceAuxiliary informationModel-assisted estimators of the finite population parametersKalibravimasBaigtinės populiacijos sluoksniavimasKalibruoti baigtinės populiacijos kovariacijos įvertiniaiPapildoma informacijaModeliais pagrįsti baigtinės populiacijos parametrų įvertiniaiDoctoral thesisJanuškevičius, RomanasPlikusas, AleksandrasManstavičius, EugenijusRadavičius, MarijusKubilius, KęstutisBentkus, VidmantasBikelis, AlgimantasLeipus, RemigijusSaulis, LeonasVilnius Gediminas Technical UniversityVilnius Gediminas Technical Universityhttp://vddb.library.lt/obj/LT-eLABa-0001:E.02~2009~D_20090309_140345-80323LT-eLABa-0001:E.02~2009~D_20090309_140345-80323VGTU-nmyawedoxlp-20090224-163345http://vddb.library.lt/fedora/get/LT-eLABa-0001:E.02~2009~D_20090309_140345-80323/DS.005.1.01.ETDUnrestrictedapplication/pdf |