Estrategias de muestreo para la estimación de la función de distribución sobre una población finita PDF Download

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Languages : es
Pages : 125

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Author: H. Andrés Gutiérrez Rojas
Publisher: Ediciones de la U
ISBN: 9587625870
Category : Business & Economics
Languages : es
Pages : 515

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El término Estrategia de Muestreo no ha tenido la trascendencia pertinente en el mundo del muestreo. Se habla de la precision e incluso insesgamiento de un estimador sin tener en cuenta que tales propiedades están ligadas al diseño de muestreo que se haya utilizado en la recoleccion de la información. Para el autor, el aprendizaje de esta materia es más sencillo cuando se valora de igual manera el diseño de muestreo junto con el estimador del parámetro de interés utilizado en la población finita. No se puede desconocer la regla de oro del muestreo que clama: utilizar diseños de muestreo que induzcan probabilidades de inclusión (o selección, según sea el caso) proporcionales al valor de la característica de interés en la población y utilizar estimadores que involucren dichas probabilidades. Por lo anterior, se ha decidido titular este texto como Estrategias de muestreo, diseño de encuestas y estimación de parámetros. En la búsqueda combinada de una mejor estrategia de muestreo se ha querido dividir este texto en cuatro partes que pueden ser utilizadas en los distintos niveles de pregrado así como en cursos de posgrado, dependiendo de la dicultad del tema. La división del libro corresponde al desarrollo teórico del muestreo a través de su corta historia: recuento de las estrategias de muestreo más utilizadas; utilización y aprovechamiento de la información auxiliar disponible en el marco del muestreo; avances metodológicos en el muestreo; y, estimadores de calibración, el muestreo balanceado y el muestreo indirecto.

Author: Hugo Andrés Gutiérrez Rojas
Publisher: Hugo Andrés Gutiérrez Rojas
ISBN:
Category : Sampling (Statistics)
Languages : es
Pages : 527

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Author: Amelia Victoria García Luengo
Publisher: Universidad Almería
ISBN: 8416027382
Category : Mathematics
Languages : es
Pages : 150

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El objetivo de esta publicación (en formato PDF) es presentar una visión conjunta de las técnicas indirectas de estimación y el método del muestreo en ocasiones sucesivas, diseño muestral que es utilizado en gran cantidad de encuestas continuas elaboradas por el Instituto Nacional de Estadística, como es el caso de la Encuesta de Población Activa. El enfoque del presente manual es asequible a los alumnos, profesionales o investigadores interesados en aplicar esas técnicas de muestreo estadístico, esperando a su vez despertar su interés, junto con la consolidación de los conceptos manejados en esta disciplina.

Author: Rafael Klinger Angarita
Publisher: Universidad del Valle
ISBN: 9585070960
Category : Technology & Engineering
Languages : es
Pages : 440

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El propósito de este libro es presentar de una manera amigable y sencilla los diferentes conceptos involucrados en la teoría del muestreo probabilístico desde una óptica clásica. Siendo el muestreo una de las formas básicas de la estadística para obtener información con el fin de satisfacer necesidades establecidas en proyectos de investigación de diferente índole y cobertura, se constituye en el mundo de hoy con más fuerza en una metodología científica para la toma de decisiones mediante el uso de la inferencia estadística. Basta con considerar el tamaño de los colectivos objeto de estudio, la dificultad en tiempo y dinero para llegar a todos los elementos que los componen y, en algunos casos, los riesgos por destrucción que se tendrían para poder observarlos (medirlos), así como la dificultad de su acceso, situaciones que obligan en cualquier campo del conocimiento a la toma de una muestra probabilística de dicho colectivo. Tres aspectos son de suma importancia en la obtención de una muestra probabilística desde el punto de vista práctico: en primer lugar, la forma como serán obtenidas las unidades que conformarán la muestra, la cual debe estar regida por la aleatoriedad para evitar sesgos de selección; en segundo lugar, el tamaño de dicha muestra soportada sobre la base de supuestos teóricos para la distribución (comportamiento) del estimador asociado al parámetro investigado, el error asumido con la estimación debido a la diferencia entre la estimación y el parámetro objeto de estimación, y el nivel de confianza en términos de probabilidad que se desea tenga el cumplimiento de dicho error; y, en tercer lugar, los costos involucrados en la obtención de dicha muestra, pues nadie niega la importancia de trabajar con muestras económicas

Author: Inmaculada Oña Casado
Publisher: Universidad Almería
ISBN: 8482409220
Category : Mathematics
Languages : es
Pages : 205

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Las técnicas indirectas de estimación en muestreo de poblaciones finitas tratan de mejorar, en la fase de estimación, mediante el conocimiento de información suplementaria aportada por una o varias variables auxiliares, la precisión de los estimadores directos que no utilizan más que la información que proporciona la observación de la variable de interés en la muestra seleccionada. En esta tesis se presenta una visión conjunta de las técnicas indirectas de estimación y el método del muestreo en ocasiones sucesivas, diseño muestral que es utilizado en gran cantidad de encuestas continuas elaboradas por el Instituto Nacional de Estadística, como es el caso de la Encuesta de Población Activa. Bajo un diseño de muestreo en dos ocasiones se aborda el problema de la estimación de parámetros poblacionales, tales como la media, la varianza, la mediana, la razón y el producto de medias. Para los estimadores propuestos se obtiene la fracción óptima de la muestra que debe solaparse, así como las condiciones bajo las cuales, dichos estimadores mejoran en precisión al correspondiente estimador directo y a estimadores indirectos propuestos por otros autores.

Author: Beatriz C. Macía Lete
Publisher:
ISBN:
Category : Sampling (Statistics)
Languages : es
Pages : 124

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Publisher: Bib. Orton IICA / CATIE
ISBN:
Category :
Languages : es
Pages : 74

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ISBN:
Category : Mathematical statistics
Languages : en
Pages : 674

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Author: Fouad Sabry
Publisher: One Billion Knowledgeable
ISBN:
Category : Computers
Languages : es
Pages : 170

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Qué es el consenso de muestra aleatoria El consenso de muestra aleatoria, también conocido como RANSAC, es un método iterativo que se utiliza para estimar los parámetros de un modelo matemático basado en una colección. de datos observados que incluyen valores atípicos. Este método se utiliza en situaciones en las que se permite que los valores atípicos no tengan impacto en los valores de las estimaciones. La conclusión es que también es posible verlo como una herramienta para detectar valores atípicos. Se considera que un algoritmo no es determinista si es capaz de generar un resultado adecuado sólo con una cierta probabilidad, y esta probabilidad aumenta a medida que aumenta el número de iteraciones permitidas a través del método. En 1981, Fischler y Bolles, que trabajaban en SRI International, fueron quienes publicaron inicialmente el algoritmo. Para resolver el problema de determinación de ubicación (LDP), que es un problema en el que el objetivo es encontrar los puntos en el espacio que se proyectan en una imagen y luego convertir esos puntos en un conjunto de puntos de referencia con posiciones conocidas, utilizaron RANSAC. Cómo te beneficiarás (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Consenso de muestra aleatoria Capítulo 2: Estimador Capítulo 3: Mínimos cuadrados Capítulo 4: Valor atípico Capítulo 5: Validación cruzada (estadísticas) Capítulo 6: Errores y residuos Capítulo 7: Modelo de mezcla Capítulo 8: Estadísticas sólidas Capítulo 9: Unión de imágenes Capítulo 10: Remuestreo (estadísticas) (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre el consenso de muestras aleatorias. (III) Ejemplos del mundo real para el uso de consenso de muestras aleatorias en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran avanzar más allá del conocimiento o información básica para cualquier tipo de Consenso de Muestra Aleatoria.