Inferência sob planos amostrais de cadastro duplo
| Ano de defesa: | 2011 |
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| Tipo de documento: | Tese |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6023 |
Resumo: | A abordagem de cadastro duplo envolve um levantamento amostral onde dois cadastros são utilizados com o propósito de fornecer maior cobertura e identificar elementos de uma única população-alvo. Tal abordagem tem sido vastamente utilizada na literatura em situações onde um único cadastro não consegue fornecer cobertura completa da população-alvo, ou ainda, quando há diferenças de custo de amostragem realizada em cada um dos cadastros disponíveis. Esta tese estuda estratégias de inferência assistida por modelos aplicadas à abordagem de cadastro duplo, propondo estimadores do tipo regressão generalizado. Variáveis auxiliares são consideradas disponíveis em ambos os cadastros e utilizadas no processo de estimação para aumentar a precisão de estimativas. As propriedades de consistência, centralidade assintótica e erro quadrático médio assintótico dos novos estimadores propostos são apresentadas e uma simulação é realizada para analisar sua eficiência relativa a estimadores já propostos na literatura, sob a situação em que um plano de amostragem aleatória simples é aplicado em cada um dos cadastros. Os estimadores propostos têm potencialidade de aplicação direta em diversas áreas, como a de pesquisa agropecuária |
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Fernandes Campos Coêlho, HémilioFerraz, Cristiano 2014-06-12T18:01:09Z2014-06-12T18:01:09Z2011-01-31Fernandes Campos Coêlho, Hémilio; Ferraz, Cristiano. Inferência sob planos amostrais de cadastro duplo. 2011. Tese (Doutorado). Programa de Pós-Graduação em Estatística, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2011.https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6023A abordagem de cadastro duplo envolve um levantamento amostral onde dois cadastros são utilizados com o propósito de fornecer maior cobertura e identificar elementos de uma única população-alvo. Tal abordagem tem sido vastamente utilizada na literatura em situações onde um único cadastro não consegue fornecer cobertura completa da população-alvo, ou ainda, quando há diferenças de custo de amostragem realizada em cada um dos cadastros disponíveis. Esta tese estuda estratégias de inferência assistida por modelos aplicadas à abordagem de cadastro duplo, propondo estimadores do tipo regressão generalizado. Variáveis auxiliares são consideradas disponíveis em ambos os cadastros e utilizadas no processo de estimação para aumentar a precisão de estimativas. As propriedades de consistência, centralidade assintótica e erro quadrático médio assintótico dos novos estimadores propostos são apresentadas e uma simulação é realizada para analisar sua eficiência relativa a estimadores já propostos na literatura, sob a situação em que um plano de amostragem aleatória simples é aplicado em cada um dos cadastros. Os estimadores propostos têm potencialidade de aplicação direta em diversas áreas, como a de pesquisa agropecuáriaConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoporUniversidade Federal de PernambucoAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessCadastro duploEstimador regressãoConsistênciaCentralidade assintóticaInferência sob planos amostrais de cadastro duploinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETHUMBNAILarquivo611_1.pdf.jpgarquivo611_1.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1280https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/6023/4/arquivo611_1.pdf.jpgd30f1bca2ee80f346946abf01aa29961MD54ORIGINALarquivo611_1.pdfapplication/pdf1812848https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/6023/1/arquivo611_1.pdf929d5b4915afaab53bb7bfe1de2e5d5dMD51LICENSElicense.txttext/plain1748https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/6023/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52TEXTarquivo611_1.pdf.txtarquivo611_1.pdf.txtExtracted texttext/plain239310https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/6023/3/arquivo611_1.pdf.txt3bad65d1d61514d551d847a3b7722267MD53123456789/60232019-10-25 13:35:23.907oai:repositorio.ufpe.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212019-10-25T16:35:23Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false |
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