Optimum allocation of sample sizes in stratified random sampling via mathematical programming
Algunos problemas de afijación en el muestreo son considerados resueltos por técnicas de programación matemática. La afijación óptima de tamaños de muestra en Muestreo Aleatorio Estratificado (M.A.E.) son considerados problemas de programación dinámica. En el caso multivariado el problema de program...
| Autor Principal: | Sánchez, Alfonso; Profesor de planta. Universidad del Tolima. |
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| Otros Autores: | Solanilla, Leonardo; Profesor de planta. Universidad del Tolima., Clavijo, Jairo; Profesor de planta. Universidad del Tolima., Zambrano, Alex; Profesor cátedra. Universidad del Tolima. |
| Formato: | info:eu-repo/semantics/article |
| Idioma: | spa |
| Publicado: |
Universidad Santo Tomás
2010
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
http://revistas.usta.edu.co/index.php/estadistica/article/view/28 |
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| Sumario: |
Algunos problemas de afijación en el muestreo son considerados resueltos por técnicas de programación matemática. La afijación óptima de tamaños de muestra en Muestreo Aleatorio Estratificado (M.A.E.) son considerados problemas de programación dinámica. En el caso multivariado el problema de programación convexa es fundamental para la identificación y los métodos para solucionarlos son indicados. En este articulo, se presentan los problemas de estimación de tamaños de muestra en muestreo aleatorio estratificado univariado y multivariado, siguiendo las ideas expuestas por ARTHA. Finalmente, se ilustra mediante un ejemplo el método de morral. |
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