Una propuesta bayesiana para la estimación de la proporción vía Jackknife en muestreo probabilístico
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Fecha
2020
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Resumen
En este artículo se presenta una propuesta Jackknife Bayesiana para la estimación de la proporción a partir del muestreo con probabilidades desiguales. Vía simulación se encontró que a pesar que el estimador Jackknife bayesiano se somete a varias configuraciones de la distribución a priori de ρ, esta arroja, en su mayoría, menores sesgo en comparación con el estimador Bootstrap Bayesiano propuesto por Tellez Piñerez et al. [2014]. En términos de error estándar, el estimador propuesto en este artículo, tienen buenos comportamientos (errores estándares inferiores al 7 %,que según el DANE [2008], se clasifica como estimaciones precisas). Finalmente, se ejemplifica la metodología para ver el uso a nivel práctico.
Descripción
Abstract
This article presents a Jackknife Bayesian proposal for estimating the proportion from sampling with unequal probabilities. Via simulation, it was found that despite the Bayesian Jackknife estimator being subjected to various configurations of the apriori distribution of , this shows, for the most part, less bias compared to the Bootstrap Bayesian estimator proposed by Tellez Piñerez et al. [2014]. In terms of standard error, the estimator proposed in this article, they perform well (standard errors of less than 7 %, which according to DANE [2008], are classified as accurate estimates). Finally, the methodology is exemplified to see the use at a practical level.
Palabras clave
Muestreo probabilístico, Estimación de una proporción, Jackknife bayesiano, Bootstrap bayesiano
Keywords
Probabilistic sampling, Estimation of a proportion, Bayesian Jackknife, Bayesian Bootstrap