Relación entre algunas clases de estimadores lineales
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Universidad Industrial de Santander
Abstract
Description
We propose a different way of representing the information of asample realization. In this new approach, a sample realization is representedby a common mathematic object that allows to identify the manner in whichthe all sample information is being used in the construction of linear estimators.We show the relationship between the major classes of linear estimatorsproposed in the literature: Neyman, Horvitz and Thompson, Godambe, andStanek, Singer and Lencina.
Keywords: Sampling, linear estimator, estimator of Neyman, Horvitz andThompson, Godambe and Stanek, Singer and Lencina.
Se propone una forma diferente de representar la información de una realización muestral. En este nuevo enfoque, una realización muestral está representada por un objeto matemático común que permite identificar la forma en que la información muestral está siendo usada en la construcción de los estimadores lineales. Se presenta la relación existente entre las principales clases de estimadores lineales propuestos en la literatura: Neyman, Horvitz y Thompson, Godambe y Stanek, Singer y Lencina. Palabras claves: Muestreo, estimador lineal, estimador de Neyman, Horvitz y Thompson, Godambe y Stanek, Singer y Lencina.
Se propone una forma diferente de representar la información de una realización muestral. En este nuevo enfoque, una realización muestral está representada por un objeto matemático común que permite identificar la forma en que la información muestral está siendo usada en la construcción de los estimadores lineales. Se presenta la relación existente entre las principales clases de estimadores lineales propuestos en la literatura: Neyman, Horvitz y Thompson, Godambe y Stanek, Singer y Lencina. Palabras claves: Muestreo, estimador lineal, estimador de Neyman, Horvitz y Thompson, Godambe y Stanek, Singer y Lencina.
Keywords
Sampling, linear estimator, estimator of Neyman, Horvitz and Thompson, Godambe and Stanek, Singer and Lencina, Muestreo, estimador lineal, estimador de Neyman, Horvitz y Thompson, Godambe y Stanek, Singer y Lencina