Show simple item record

Odhad parametru při dvoufázovém stratifikovaném a skupinovém výběru
dc.contributor.advisorKulich, Michal
dc.creatorŠedová, Michaela
dc.date.accessioned2018-11-30T11:32:27Z
dc.date.available2018-11-30T11:32:27Z
dc.date.issued2011
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/35164
dc.description.abstractTitle: Parameter Estimation under Two-phase Stratified and Cluster Sampling Author: Mgr. Michaela Šedová Department: Department of Probability and Mathematical Statistics Supervisor: Doc. Mgr. Michal Kulich, Ph.D. Abstract: In this thesis we present methods of parameter estimation under two-phase stratified and cluster sampling. In contrast to classical sampling theory, we do not deal with finite population parameters, but focus on model parameter inference, where the ob- servations in a population are considered to be realisations of a random variable. However, we consider the sampling schemes used, and thus we incorporate much of survey sampling theory. Therefore, the presented methods of the parameter estimation can be understood as a combination of the two approaches. For both sampling schemes, we deal with the concept where the population is considered to be the first-phase sample, from which a sub- sample is drawn in the second phase. The target variable is then observed only for the subsampled subjects. We present the mean value estimation, including the statistical prop- erties of the estimator, and show how this estimation can be improved if some auxiliary information, correlated with the target variable, is observed for the whole population. We extend the method to the regression problem....en_US
dc.description.abstractNázev práce: Odhad parametru při dvoufázovém stratifikovaném a skupinovém výběru Autor: Mgr. Michaela Šedová Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí dizertační práce: Doc. Mgr. Michal Kulich, Ph.D. Abstrakt: V této práci se věnujeme metodám odhadu parametru při dvoufázovém strati- fikovaném a skupinovém výběru. Narozdíl od klasické teorie výběrových šetření se nezabý- váme parametry charakterizujícími konečnou populaci, ale soustředíme se na situaci, kdy jsou pozorování považována za realizace náhodné veličiny. Nás pak zajímají parametry modelu, který tuto náhodnou veličinu popisuje. Přesto však teorie výběrových šetření využíváme, neboť musíme zohlednit dané výběrové schéma. Uvedené metody můžeme tedy chápat jako kombinaci obou přístupů. Pro obě výběrová schémata pracujeme s kon- ceptem, kdy je populace považována za výběr získaný v první fázi, z něhož v druhé fázi obdržíme podvýběr. Sledovaná veličina je pozorovaná pouze pro jedince z podvýběru. Věnujeme se odhadu střední hodnoty, včetně jeho statistických vlastností, a popisujeme, jak je možné najít přesnější odhad v případě, že je k dispozici pomocná veličina známá pro celou populaci a...cs_CZ
dc.languageEnglishcs_CZ
dc.language.isoen_US
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjectcluster samplingen_US
dc.subjectHorvitz-Thompson estimationen_US
dc.subjectmodel-based inferenceen_US
dc.subjecttwophase samplingen_US
dc.subjectstratified samplingen_US
dc.subjectdvoufázový výběrcs_CZ
dc.subjectHorvitz-Thompsonův odhadcs_CZ
dc.subjectodhad parametrů modelucs_CZ
dc.subjectskupinový výběrcs_CZ
dc.subjectstratifikovaný výběrcs_CZ
dc.titleParameter Estimation under Two-phase Stratified and Cluster Samplingen_US
dc.typedizertační prácecs_CZ
dcterms.created2011
dcterms.dateAccepted2011-06-20
dc.description.departmentKatedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
dc.description.departmentDepartment of Probability and Mathematical Statisticsen_US
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.identifier.repId43357
dc.title.translatedOdhad parametru při dvoufázovém stratifikovaném a skupinovém výběrucs_CZ
dc.contributor.refereePicek, Jan
dc.contributor.refereeOmelka, Marek
dc.identifier.aleph001368796
thesis.degree.namePh.D.
thesis.degree.leveldoktorskécs_CZ
thesis.degree.disciplinePravděpodobnost a matematická statistikacs_CZ
thesis.degree.disciplineProbability and Mathematical Statisticsen_US
thesis.degree.programMathematicsen_US
thesis.degree.programMatematikacs_CZ
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csPravděpodobnost a matematická statistikacs_CZ
uk.degree-discipline.enProbability and Mathematical Statisticsen_US
uk.degree-program.csMatematikacs_CZ
uk.degree-program.enMathematicsen_US
thesis.grade.csProspěl/acs_CZ
thesis.grade.enPassen_US
uk.abstract.csNázev práce: Odhad parametru při dvoufázovém stratifikovaném a skupinovém výběru Autor: Mgr. Michaela Šedová Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí dizertační práce: Doc. Mgr. Michal Kulich, Ph.D. Abstrakt: V této práci se věnujeme metodám odhadu parametru při dvoufázovém strati- fikovaném a skupinovém výběru. Narozdíl od klasické teorie výběrových šetření se nezabý- váme parametry charakterizujícími konečnou populaci, ale soustředíme se na situaci, kdy jsou pozorování považována za realizace náhodné veličiny. Nás pak zajímají parametry modelu, který tuto náhodnou veličinu popisuje. Přesto však teorie výběrových šetření využíváme, neboť musíme zohlednit dané výběrové schéma. Uvedené metody můžeme tedy chápat jako kombinaci obou přístupů. Pro obě výběrová schémata pracujeme s kon- ceptem, kdy je populace považována za výběr získaný v první fázi, z něhož v druhé fázi obdržíme podvýběr. Sledovaná veličina je pozorovaná pouze pro jedince z podvýběru. Věnujeme se odhadu střední hodnoty, včetně jeho statistických vlastností, a popisujeme, jak je možné najít přesnější odhad v případě, že je k dispozici pomocná veličina známá pro celou populaci a...cs_CZ
uk.abstract.enTitle: Parameter Estimation under Two-phase Stratified and Cluster Sampling Author: Mgr. Michaela Šedová Department: Department of Probability and Mathematical Statistics Supervisor: Doc. Mgr. Michal Kulich, Ph.D. Abstract: In this thesis we present methods of parameter estimation under two-phase stratified and cluster sampling. In contrast to classical sampling theory, we do not deal with finite population parameters, but focus on model parameter inference, where the ob- servations in a population are considered to be realisations of a random variable. However, we consider the sampling schemes used, and thus we incorporate much of survey sampling theory. Therefore, the presented methods of the parameter estimation can be understood as a combination of the two approaches. For both sampling schemes, we deal with the concept where the population is considered to be the first-phase sample, from which a sub- sample is drawn in the second phase. The target variable is then observed only for the subsampled subjects. We present the mean value estimation, including the statistical prop- erties of the estimator, and show how this estimation can be improved if some auxiliary information, correlated with the target variable, is observed for the whole population. We extend the method to the regression problem....en_US
uk.file-availabilityV
uk.publication.placePrahacs_CZ
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
thesis.grade.codeP


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 3-5, 116 36 Praha; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV