Warianty tytułu
Multidimensional allocation of sample in two-phase sampling
Języki publikacji
Abstrakty
Celem artykułu jest rozważenie zagadnienia wielowymiarowej alokacji próby przy ustalonych kosztach badania. Zaproponowana została formuła na optymalną wielowymiarową alokację próby między pierwszy i drugi stopień losowania w najprostszym przypadku dwustopniowego schematu losowania, czyli z losowaniem prostym na obu stopniach oraz dla próby automatycznie wyważonej. Ponadto zastosowanie metody zostało przedstawione na przykładzie sztucznej populacji.
Two-stage sampling is one of the basic and most often used in surveys sampling schemes. The problem of an estimation and sample allocation in a univariate case is quite good described in many copies. Most surveys carried out in Central Statistical Office, however, aim at estimation of not only one but many parameters; therefore the usefulness of univariate sample allocation methods is limited. There have been just few attempts to the elaboration of the multivariate sample allocation method in the two-stage sampling. The paper contains the considerations on such problem; the author proposes a formula of the multivariate sample allocation in the simplest case of two-stage sampling, i.e. with simple random sampling on both stages and using the self-weighting design, subject to fixed expected costs. An application of the method is presented using an artificial population.
Twórcy
autor
Bibliografia
- Bracha Cz., 1996, Teoretyczne podstawy metody reprezentacyjnej. PWN, Warszawa.
- Cochran W. G., 1977, Sampling Techniques. John Wiley & Sons, New York.
- Holmberg A., 2002, A Multiparameter Perspective on the Choice of Sampling Design in Surveys. Statistics in Transition, Tom 5, s. 969-994.
- Kelley J. C., 1971, Multivariate Oceanographic Sampling. Mathematical Geology, Tom 3, s. 45-50.
- Kokan A. R., Khan S., 1967, Optimum Allocation in Multivariate Surveys: an Analytical Solution. Journal of the Royal Statistical Society, B 29, s. 115-125.
- R Development Core Team, 2003, R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria; URL http://www.R-project.org.
- Särndal C. E., Swensson B., Wretman J., 1992, Model Assisted Survey Sampling. Springer-Verlag.
- Schweigert J. F., Sibert J. R., 1983, Optimizing Survey Design for Determining Age Structure of Fish Stocks: an Example from British Columbia Pacific Herring (Clupea harengus pallasi). Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences, Tom 40, s. 588-597.
- Waters J. R., Chester A. J., 1987, Optimal Allocation in Multivariate, Two-Stage Sampling Designs. The American Statistician, Tom 41, s. 46-50.
- Wywiał J., 1995, Wielowymiarowe aspekty metody reprezentacyjnej. Ossolineum, Katowice.
- Wywiał J., 2003, Some Contributions to Multivariate Methods in Survey Sampling. Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej w Katowicach.
- Zasępa R., 1991, Zarys metody reprezentacyjnej. "Biblioteka Wiadomości Statystycznych", Warszawa.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000102551535