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On sample allocation for efficient domain estimation

机译:关于有效域估计的样本分配

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摘要

Sample allocation issues are studied in the context of estimating sub-population (stratum or domain) means as well as the aggregate population mean under stratified simple random sampling. A non-linear programming method is used to obtain "optimal" sample allocation to strata that minimizes the total sample size subject to specified tolerances on the coefficient of variation of the estimators of strata means and the population mean. The resulting total sample size is then used to determine sample allocations for the methods of Costa, Satorra and Ventura (2004) based on compromise allocation and Longford (2006) based on specified "inferential priorities". In addition, we study sample allocation to strata when reliability requirements for domains, cutting across strata, are also specified. Performance of the three methods is studied using data from Statistics Canada's Monthly Retail Trade Survey (MRTS) of single establishments.%Les questions concernant la répartition de l'échantillon sont étudiées dans le contexte de l'estimation des moyennes de sous-population (strate ou domaine), ainsi que de la moyenne de population agrégée sous échantillonnage aléatoire simple stratifié. Une méthode de programmation non linéaire est utilisée pour obtenir la répartition « optimale » de l'échantillon entre les strates qui minimise la taille totale d'échantillon sous la contrainte des tolérances spécifiées pour les coefficients de variation des estimateurs des moyennes de strate et de la moyenne de population. La taille totale d'échantillon résultante est alors utilisée pour déterminer les répartitions de l'échantillon par les méthodes de Costa, Satorra et Ventura (2004) s'appuyant sur une répartition intermédiaire ou de compromis et de Longford (2006) fondée sur des « priorités inférencielles » spécifiées. En outre, nous étudions la répartition de l'échantillon entre les strates quand sont également spécifiées des exigences de fiabilité pour des domaines qui recoupent les strates. Les propriétés des trois méthodes sont étudiées au moyen de données provenant de l'Enquête mensuelle sur le commerce de détail (EMCD) menée par Statistique Canada auprès d'établissements uniques.
机译:样本分配问题是在分层简单随机抽样下估计亚人口(层或域)均值以及总体总体均值的背景下进行研究的。非线性编程方法用于获得“最佳”样本分配给分层,该分层可最大程度地减少总样本量,但要遵守分层均值和总体均值的估计系数的指定公差。然后,将得出的总样本量用于确定基于折衷分配的Costa,Satorra和Ventura(2004)和基于指定的“推论优先级”的Longford(2006)方法的样本分配。此外,当还指定了跨层的域的可靠性要求时,我们研究了对层的样本分配。使用加拿大统计局对单个企业的月度零售贸易调查(MRTS)的数据研究了这三种方法的效果。%Les问题,有关人口不足的估计问题(策略) ou domaine),简单的分层人口法。联合国教科文组织最不发达国家改革和发展计划部最佳方案最大限度地减少总体发展趋势,最大限度地减少对环境变化的估计莫伊恩-德人口沙特阿拉伯和萨尔特拉州和文图拉郡的多米尼加共和国总分院(2004年)和多瑙河沿岸地区分部之间的长期合作(2006年)优先权»特殊性。从根本上说,从根本上讲,法国的各个领域的研究机构都努力地恢复了自己的能力。加拿大国家统计局(EMCD)的详细统计数据来源于加拿大国家统计局(DEMP)的详细信息。

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