Amostragem inversa de Bernoulli e aplicações
| Ano de defesa: | 2022 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Estatistica
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/45494 |
Resumo: | A ausência de uma listagem, ou cadastro, que identifique e dê acesso aos elementos da população-alvo é uma das adversidades mais recorrentes enfrentadas em levantamentos amostrais. Quando cadastros estão disponíveis, não raro necessitam ser atualizados para serem utilizados. Quando os elementos da população-alvo estão agrupados em conglomerados, o desafio recai com frequência na ausência ou desatualização de listagens de elementos dentro de cada conglomerado. Investir tempo para atualização de tais listagens, embora necessário, pode não ser uma opção, como pôde ser sentido, durante a pandemia de COVID-19 no Brasil, em que pesquisas sorológicas precisavam ser realizadas com a maior brevidade possível, dada a velocidade de contágio do vírus SARS-CoV-2. Consequentemente, estudar planos amostrais que permitam selecionar amostras ao mesmo tempo em que um cadastro seja atualizado, é de grande utilidade. Nesta dissertação, o plano de amostragem inversa de Bernoulli é apresentado, suas propriedades estatísticas discutidas, e o potencial de seu uso no segundo estágio de planos amostrais de dois estágios, para selecionar a amostra durante o processo de atualização do cadastro, investigado. O desempenho de planos em dois estágios combinando o uso de Amostragem de Pareto ou Amostragem Sequencial de Poisson no primeiro estágio, com Amostragem Inversa de Bernoulli ou Amostragem Sistemática no segundo estágio, é estudado por meio de um experimento computacional de Monte Carlo utilizando dados da Pesquisa Sorológica Continuar Cuidando, realizada no Estado da Paraíba, para monitoramento da epidemia de COVID-19. |
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Investir tempo para atualização de tais listagens, embora necessário, pode não ser uma opção, como pôde ser sentido, durante a pandemia de COVID-19 no Brasil, em que pesquisas sorológicas precisavam ser realizadas com a maior brevidade possível, dada a velocidade de contágio do vírus SARS-CoV-2. Consequentemente, estudar planos amostrais que permitam selecionar amostras ao mesmo tempo em que um cadastro seja atualizado, é de grande utilidade. Nesta dissertação, o plano de amostragem inversa de Bernoulli é apresentado, suas propriedades estatísticas discutidas, e o potencial de seu uso no segundo estágio de planos amostrais de dois estágios, para selecionar a amostra durante o processo de atualização do cadastro, investigado. O desempenho de planos em dois estágios combinando o uso de Amostragem de Pareto ou Amostragem Sequencial de Poisson no primeiro estágio, com Amostragem Inversa de Bernoulli ou Amostragem Sistemática no segundo estágio, é estudado por meio de um experimento computacional de Monte Carlo utilizando dados da Pesquisa Sorológica Continuar Cuidando, realizada no Estado da Paraíba, para monitoramento da epidemia de COVID-19.CAPESThe absence of a listing frame that identifies and provides access to the elements of a target-population is one of the most recurrent adversities faced by sampling surveys. When sampling frames are available, not seldom they need to be updated to be used in practice. When the elements of a target-population are grouped in clusters, the challenge rely very often on the non-existence or the outdating of existing listing frames of elements within clusters. Hence, to study sampling designs that allow for selecting the sample at the same time a frame is been updated is of great usefulness. Investing time to update such listing frames, although necessary, may not be an option, as felt during the COVID-19 pandemic in Brazil, where serological surveys needed to be carried out in the shortest time possible, given the quick contagiuos rate of SARS-CoV-2 virus. In this thesis the Inverse Bernoulli Sampling design is presented, its statistical properties discussed and its potential use in the second stage of two-stage sampling designs, to select a sample at the same time an updating screening process is carried out, is investigated. The performance of two-stage designs combining Pareto Sampling or Sequential Poisson sampling in the first stage, with Inverse Bernoulli Sampling or Systematic Sampling in the second stage, is studied by a computational Monte Carlo experiment using data from the serological Survey Sample Continuar Cuidando, carried out in the Brazilian state of Paraiba, to monitor the COVID-19 epidemics.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em EstatisticaUFPEBrasilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessEstatística aplicadaAmostragemAmostragem inversa de Bernoulli e aplicaçõesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPELICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82142https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/45494/3/license.txt6928b9260b07fb2755249a5ca9903395MD53CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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