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Muestreo en poblaciones finitas : curso básico

01/1995;
Source: OAI

ABSTRACT Sumario: Ideas básicas sobre muestreo en poblaciones finitas -- Muestreo aleatorio simple -- Estimación de la varianza -- Muestreo sistemático -- Diseños muestrales con probabilidades de inclusión fijadas -- Homogeneización de la población mediante estratos -- Muestreos por conglomerados -- Empleo de información adicional -- Métodos de respuesta aleatorizada -- Diseños muestrales óptimos

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    ABSTRACT: One of the most difficult problems confronting investigators who analyze data from surveys is how to treat missing data. Many statistical procedures cannot be used immediately if any values are missing. Imputation of missing data before starting statistical analysis is then necessary. This paper proposes imputation methods of the mean based on indirect estimators of available cases. A complete simulation study was performed to test the proposed techniques. (c) 2004 Elsevier Inc. All rights reserved.
    Applied Mathematics and Computation 05/2005; 164(1-164):249-261. DOI:10.1016/j.amc.2004.04.102 · 1.60 Impact Factor
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    ABSTRACT: Beyond the topics, the Mathematics folklore says that pupils think that this field is a boring, non-practical mental exercise, far apart from daily life. This thought is influencing the entire education system and even society, motivating important lack of mathematical skills among students. This work presents experiences, developed within the MaMaEuSch project oriented to stimulate and enforce the study of Mathematics among the students in the High-School education level.
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    ABSTRACT: El estudio de características de concentración, en el ámbito del muestreo en poblaciones finitas, permite cuantificar el grado de uniformidad o equidad en el reparto de una variable sobre los elementos de la población. Ello resulta especialmente interesante en investigaciones de carácter demográfico o económico, al estudiar variable como número de habitantes, salario o renta por persona. En este trabajo construimos estimadores del índice de Gini, empleando un enfoque predictivo basado en un modelo de superpoblación muy general y común, bajo diseño muestral aleatorio simple. Para estos estimadores realizamos mediante simulación un estudio comparativo con otros estimadores basados en el diseño. Dicho estudio muestra mejoras sustanciales en relación al sesgo y al error cuadrático medio.