Ayuda
Ir al contenido

Dialnet


Generalized Exponential Type Estimator for Population Variance in Survey Sampling

    1. [1] Virtual University of Pakistan

      Virtual University of Pakistan

      Pakistán

    2. [2] NCBA & E Department of Statistics
  • Localización: Revista Colombiana de Estadística, ISSN-e 2389-8976, ISSN 0120-1751, Vol. 37, Nº. 1, 2014, págs. 213-224
  • Idioma: inglés
  • Títulos paralelos:
    • Estimadores tipo exponencial generalizado para la varianza poblacional en muestreo de encuestas
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      En este artículo, de tipo exponencial generalizado ha sido propuesto con el fin de estimar la varianza poblacional a través de una variables auxiliar en muestreo en dos fases. Algunos casos especiales del estimador medio y el sesgo del estimador generalizado propuesto son derivados. El estimador es comprado teóricamente con otros disponibles en la literatura y las condiciones bajos los cuales éste es mejor. Un estudio empírico es llevado a cabo para comprar la eficiencia de los estimadores propuestos.

    • English

      In this paper, generalized exponential-type estimator has been proposed for estimating the population variance using mean auxiliary variable in single-phase sampling. Some special cases of the proposed generalized estimator have also been discussed. The expressions for the mean square error and bias of the proposed generalized estimator have been derived. The proposed generalized estimator has been compared theoretically with the usual unbiased estimator, usual ratio and product, exponential-type ratio and product, and generalized exponential-type ratio estimators and the conditions under which the proposed estimators are better than some existing estimators have also been given. An empirical study has also been carried out to demonstrate the efficiencies of the proposed estimators.

Los metadatos del artículo han sido obtenidos de SciELO Colombia

Fundación Dialnet

Dialnet Plus

  • Más información sobre Dialnet Plus

Opciones de compartir

Opciones de entorno