Amostragem de Bernoulli

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: MELO, José Carlos da Silva
Orientador(a): FERRAZ, Cristiano
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso embargado
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Estatistica
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Estatística aplicada
Estratificação
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/39827
Resumo: Comumente utilizada na literatura, a amostragem de Bernoulli consiste em um plano amostral para selecionar elementos de uma população finita, de tamanho N, por meio de experimentos de Bernoulli com probabilidade conhecida de sucesso, caracterizado usualmente como inclusão do elemento na amostra. Experimentos independentes são realizados, um para cada elemento, todos com mesma probabilidade de seleção, π. O tamanho de amostra de um plano amostral de Bernoulli (BE) é uma variável aleatória com distribuição Binomial de parâmetros N e π. Proposto originalmente por Goodman (1949) e com várias possibilidades de aplicações, este plano é pouco explorado em cursos de amostragem, em diferentes níveis, de graduação e pós-graduação, por limitação de tempo. Essa dissertação apresenta uma revisão de literatura sobre este plano amostral, ressaltando a sua importância na área de amostragem, com ênfase em seus aspectos históricos e leque de aplicações. Estudos de simulação de Monte Carlo foram realizados para comparar a eficiência estatística de estimadores de total populacional encontrados na literatura, com base em um plano de BE, sob cenários práticos, incluindo estratificação.
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spelling MELO, José Carlos da Silvahttp://lattes.cnpq.br/6426963855633679http://lattes.cnpq.br/1122718253481481FERRAZ, Cristiano2021-04-21T13:26:24Z2021-04-21T13:26:24Z2020-02-27MELO, José Carlos da Silva. Amostragem de Bernoulli. 2020. Dissertação (Mestrado em Estatística) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2020.https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/39827Comumente utilizada na literatura, a amostragem de Bernoulli consiste em um plano amostral para selecionar elementos de uma população finita, de tamanho N, por meio de experimentos de Bernoulli com probabilidade conhecida de sucesso, caracterizado usualmente como inclusão do elemento na amostra. Experimentos independentes são realizados, um para cada elemento, todos com mesma probabilidade de seleção, π. O tamanho de amostra de um plano amostral de Bernoulli (BE) é uma variável aleatória com distribuição Binomial de parâmetros N e π. Proposto originalmente por Goodman (1949) e com várias possibilidades de aplicações, este plano é pouco explorado em cursos de amostragem, em diferentes níveis, de graduação e pós-graduação, por limitação de tempo. Essa dissertação apresenta uma revisão de literatura sobre este plano amostral, ressaltando a sua importância na área de amostragem, com ênfase em seus aspectos históricos e leque de aplicações. Estudos de simulação de Monte Carlo foram realizados para comparar a eficiência estatística de estimadores de total populacional encontrados na literatura, com base em um plano de BE, sob cenários práticos, incluindo estratificação.CAPESCommonly used in the literature, Bernoulli sampling is a sampling design to selectelements from a finite population of size N, using Bernoulli experiments with known probability of success related to the inclusion of the element in the sample. Independent experiments are run, one for each element, all with the same selection probability, π. The sample size of a Bernoulli design (BE) is a random variable with Binomial distribution of parameters N and π. Originally proposed by Goodman (1949), and with many possibilities of application, this design is underexplored in sampling courses, in undergraduate and graduate levels, for time constraints. This dissertation presents a literature review about Bernoulli sampling design, highlighting its importance in sampling, with emphasis on its historical aspects and range of applications. Monte Carlo simulation studies were performed in order to compare the statistical efficiency of estimators of total population found in the literature, based on the BE design, in many practical scenarios, including stratification.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em EstatisticaUFPEBrasilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/embargoedAccessEstatística aplicadaEstratificaçãoAmostragem de Bernoulliinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEORIGINALDISSERTAÇÃO José Carlos da Silva Melo.pdfDISSERTAÇÃO José Carlos da Silva Melo.pdfapplication/pdf1414247https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/39827/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Jos%c3%a9%20Carlos%20da%20Silva%20Melo.pdfcd5fbafb2325c6f341a6eb5c3754753eMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82310https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/39827/3/license.txtbd573a5ca8288eb7272482765f819534MD53CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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