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Combinaison d’échan...
Combinaison d’échantillons probabilistes indépendants
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- Grafström, Anton (author)
- Swedish University of Agricultural Sciences,Sveriges lantbruksuniversitet,Institutionen för skoglig resurshushållning,Department of Forest Resource Management
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- Ekström, Magnus (author)
- Swedish University of Agricultural Sciences,Sveriges lantbruksuniversitet,Institutionen för skoglig resurshushållning,Department of Forest Resource Management,Umeå University
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- Ståhl, Göran (author)
- Swedish University of Agricultural Sciences,Sveriges lantbruksuniversitet,Institutionen för skoglig resurshushållning,Department of Forest Resource Management
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(creator_code:org_t)
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- 2019
- 2019
- French.
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In: Survey Methodology. - 0714-0045. ; 45, s. 371-387
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Abstract
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- Dans divers domaines, il est de plus en plus important de fusionner les sources d’information disponibles pour améliorer les estimations des caractéristiques de la population. En présence de plusieurs échantillons probabilistes indépendants d’une population finie, nous examinons plusieurs solutions d’estimateur combiné du total de la population, basé soit sur une combinaison linéaire d’estimateurs distincts, soit sur une méthode par échantillon combiné. L’estimateur en combinaison linéaire fondé sur des variances estimées est susceptible d’être biaisé, car les estimateurs distincts du total de la population peuvent être fortement corrélés à leurs estimateurs de la variance respectifs. Nous illustrons la possibilité d’utiliser un échantillon combiné pour estimer les variances des estimateurs distincts, ce qui donne des estimateurs de la variance groupés généraux. Ces estimateurs de la variance groupés utilisent tous les renseignements disponibles et peuvent réduire considérablement le biais d’une combinaison linéaire d’estimateurs distincts.
Subject headings
- NATURVETENSKAP -- Matematik -- Sannolikhetsteori och statistik (hsv//swe)
- NATURAL SCIENCES -- Mathematics -- Probability Theory and Statistics (hsv//eng)
Publication and Content Type
- ref (subject category)
- art (subject category)
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