A Revision about Optimal Calibration Estimators Using Quasi-Likelihood Methods under Two-Phase Sampling
Los estimadores óptimos de calibración utilizan información auxiliar completa para producir estimaciones más eficientes. Cuando no se dispone de este recurso, una alternativa es realizar un muestreo en dos fases para recopilar la información auxiliar en una primera fase y después utilizarla en el di...
| Autor Principal: | Gutiérrez, Andrés; Estadístico, Magister en Estadística. Facultad de Estadística. Universidad Santo Tomás. |
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| Formato: | info:eu-repo/semantics/article |
| Idioma: | spa |
| Publicado: |
Universidad Santo Tomás
2009
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
http://revistas.usta.edu.co/index.php/estadistica/article/view/43 |
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| Sumario: |
Los estimadores óptimos de calibración utilizan información auxiliar completa para producir estimaciones más eficientes. Cuando no se dispone de este recurso, una alternativa es realizar un muestreo en dos fases para recopilar la información auxiliar en una primera fase y después utilizarla en el diseño o estimación de la segunda fase. Se compara la eficiencia de los estimadores óptimos de calibración, cuando la relación entre la variable de estudio y las variables de información auxiliar es lineal y log-lineal. En este último caso se utilizan métodos de cuasi-verosimilitud para la estimación de los parámetros del modelo de super-población. |
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