Tellez Piñerez, Cristian FernandoNivia Neira, Tania Vanessa2020-09-022020-09-022020https://hdl.handle.net/20.500.12495/3930En 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.application/pdfspaAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 InternationalMuestreo probabilísticoEstimación de una proporciónJackknife bayesianoBootstrap bayesiano519.5Tesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoProbabilistic samplingEstimation of a proportionBayesian JackknifeBayesian BootstrapBootstrap (Estadística)ProbabilidadesCorrelación (Estadística)instname:Universidad El Bosquereponame:Repositorio Institucional Universidad El Bosquerepourl:https://repositorio.unbosque.edu.coAcceso abiertoinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://purl.org/coar/access_right/c_abf22020