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Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.unb.br/handle/10482/20880
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Title: Intervalo de confiança para o parâmetro estimado pelo estimador de Horvitz-Thompson
Authors: Santos, Thuany de Aguiar
Orientador(es):: Silva, Alan Ricardo da
Assunto:: Amostragem (Estatística)
Estimador de Horvitz-Thompson
Probabilidades
Intervalo de confiança
Issue Date: 7-Jul-2016
Citation: SANTOS, Thuany de Aguiar. Intervalo de confiança para o parâmetro estimado pelo estimador de Horvitz-Thompson. 2016. ii, 63 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2016.
Abstract: Em um problema de amostragem sem reposição com probabilidades desiguais de seleção, Horvitz e Thompson (1952) propuseram um estimador não viesado capaz de estimar o total, a média de uma variável de interesse ou o tamanho populacional. Além dos estimadores pontuais, pode-se estimar intervalos de possíveis estimativas do parâmetro estudado por meio de estimadores intervalares. Portanto, este trabalho visa apresentar uma revisão da metodologia utilizada para calcular os Intervalos de Confiança (IC) baseados no estimador de Horvitz-Thompson. Verificou-se que o intervalo de confiança clássico, baseado na distribuição normal, é o mais utilizado na literatura. Este IC necessita da variância populacional para ser calculado, por isso, utilizou-se também o IC baseado na distribuição t-student, devido a variância ser estimada e comparou-se o desempenho de diferentes estimadores da variância apresentados na literatura com relação ao tamanho amostral. Verificou-se que nem sempre os IC baseados na distribuição normal atingiram a cobertura nominal e que os estimadores da variância, que independem da probabilidade de seleção conjunta, tiveram desempenho parecido ao estimador proposto por Yates e Grundy (1953) e Sem (1953), em populações pequenas. ________________________________________________________________________________________________ ABSTRACT
In a problem of sampling without replacement with unequal probability of selection, Horvitz e Thompson (1952) have given an estimator without bias capable of estimates the total, the mean of a variable or the population size. Besides the point estimators, it is possible to estimate the ranges of possibles estimates of the parameter analyzed, by the intervals estimators. Therefore, this research has the main purpose to show an overview about the methodologies used to compute the con dence interval based on the Horviz-Thompson estimator. It was found that the classic con dence interval, based on the normal distribution, it is the most used in the literature. This interval needs that the population variance must be calculated, that is why, it was also used the con dence interval based on the t-student distribution, because the variance is estimated and then it was compared the performance of the di erent estimators of variance showed in the literature with relation to the sample size. It was concluded that not always the con dence interval based on the normal distribution reached the nominal cover and that the estimators of variance that are independent of the joint probability of selection had similar performance to the estimator given by Yates e Grundy (1953) and Sen (1953) in small populations.
Description: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2016.
Licença:: A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.
Appears in Collections:EST - Mestrado em Estatística (Dissertações)

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