PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2016 | nr 3 | 38--60
Tytuł artykułu

Losowanie zrównoważone i kalibracja

Warianty tytułu
A Balanced Sampling and Calibration
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Losowanie zrównoważone polega na takim doborze próby, aby szacunki sum zmiennych pomocniczych estymatorem Horvitza-Thompsona równały się rzeczywistym sumom tych zmiennych. Kalibracja natomiast polega na modyfikacji wyjściowych wag wynikających z planu losowania w taki sposób, aby zmodyfikowane wagi odtwarzały znane sumy zmiennych pomocniczych. Ideą obu metod jest odwzorowanie wartości globalnych zmiennych dodatkowych. Celem artykułu jest przedstawienie i porównanie obu technik traktowanych jako alternatywa do osiągnięcia tego samego celu. Więcej uwagi poświęcono losowaniu zrównoważonemu. Algorytm doboru próby zilustrowano za pomocą dwóch prostych przykładów. Porównanie losowania zrównoważonego z kalibracją wypada korzystniej dla tej drugiej metody, jednak najlepszym rozwiązaniem jest zastosowanie obu metod jednocześnie. (abstrakt oryginalny)
EN
A balanced sampling design is a design in which Horvitz--Thompson estimators of population totals for a set of auxiliary variables equal the known totals of these variables. On the other hand, calibration is a technique where the modification of design weights occurs in such a way that the new weights, when applied to auxiliary variables, reproduce, i.e. estimate without error, the known totals for these variables. The general idea behind balanced sampling and calibration is thus the same - both techniques tend to reproduce known totals of the auxiliary variables. The purpose of the paper is to describe and compare both techniques, considering them as alternatives in achieving the same goal. More attention was devoted to balanced sampling. The algorithm for selecting a sample was illustrated with two numerical examples. The comparison between balanced sampling and calibration, as alternatives, indicates calibration, but the best strategy is to use both methods simultaneously. (original abstract)
Rocznik
Numer
Strony
38--60
Opis fizyczny
Twórcy
  • Uniwersytet Gdański
Bibliografia
  • Bracha C., Jakubowski J., Szarkowski A. (2004), Analiza porównawcza estymatorów regresyjnych w reprezentacyjnych badaniach statystycznych, GUS ZBSE, Warszawa.
  • Deville J.-C., Särndal C.-E. (1992), Calibration estimators in survey sampling, "Journal of the American Statistical Association", Vol. 87, No. 418.
  • Deville J.-C., Särndal C.-E., Sautory O. (1993), Generalized raking procedures in survey sampling, "Journal of the American Statistical Association", Vol. 88, No. 423.
  • Deville J.-C., Tille Y. (2004), Efficient balanced sampling: The cube method, "Biometrika", Vol. 91, No. 4.
  • Deville J.-C., Tille Y. (2005), Variance approximation under balanced sampling, "Journal of Statistical Planning and Inference", Vol. 128, No. 2.
  • Józefowski T., Szymkowiak M. (2012), Estymatory kalibracyjne w badaniach statystycznych, "Wiadomości Statystyczne", nr 1.
  • Kozłowski A. (2012), The usefulness ofpast data in sampling design for exit poll surveys. "Studia Ekonomiczne", t. 120.
  • Kozłowski A. (2014), The use of non-sample information in exit poll surveys in Poland. "Statistics in Transition - new series", Vol. 15, No. 1.
  • Langel M., Tille, Y. (2011), Corrado Gini, a pioneer in balanced sampling and inequality theory, "METRON - International Journal of Statistics", Vol. LXIX, No. 1.
  • Nedyalkova D., Tille Y. (2008), Optimal sampling and estimation strategies under the linear model, "Biometrika", Vol. 95, No. 3.
  • Platek R., Särndal C.-E. (2001), Czy statystyk może dostarczyć dane wysokiej jakości? "Wiadomości Statystyczne", nr 4.
  • Särndal C.-E. (2007), The calibration approach in survey theory and practice, "Survey Methodology", Vol. 33, No. 2.
  • Särndal C.-E., Lundström S. (2005), Estimation in surveys with nonresponse, John Wiley & Sons, Chichester.
  • Särndal C.-E., Swensson B., Wretman J. H. (1997), Model assisted survey sampling, Springer, New York.
  • Szymkowiak M. (2009), Imputacja i kalibracja - nowe możliwości estymacji w badaniach statystycznych z brakami odpowiedzi, "Zeszyty Naukowe, Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu", nr 116.
  • Tille Y. (2006), Sampling algorithms, Springer, New York.
  • Tille Y. (2011), Ten years of balanced sampling with the cube method: An appraisal, "Survey Methodology", Vol. 37, No. 2.
  • Valliant R., Dorfman A. H., Royall R. M. (2000), Finite population sampling and inference: A prediction approach, John Wiley&Sons, New York
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171417597

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.