Seminario

Muestreo Equilibrado Eficiente: El Método del Cubo

CONTENIDOS

• Índice general

1. 1 Introducción
2. 2 Población, diseño muestral, y estimación
   1. 2.1 Población finita
   2. 2.2 Diseño del Muestreo
   3. 2.3 El estimador de Horvitz-Thompson
   4. 2.4 Estimación de N
   5. 2.5 Mala propiedad del estimador de Horvitz-Thompson
   6. 2.6 El problema de los elefantes de Basu (1971)
3. 3 Muestreo simple
   1. 3.1 Muestreo simple sin reemplazamiento (o muestro aleatorio simple m.a.s.)
   2. 3.2 La varianza del diseño simple sin reemplazamiento
   3. 3.3 Algoritmo de selección-rechazo
   4. 3.4 Diseños simples con reemplazamiento
   5. 3.5 Comparación de los diseños simples
4. 4 Estratificación
   1. 4.1 Introducción
   2. 4.2 Población y estratos
   3. 4.3 Muestra, probabilidad de inclusión, estimación
   4. 4.4 Probabilidad de inclusión
   5. 4.5 Plan estratificado con afijación proporcional
   6. 4.6 Diseño estratificado óptimo para el total
   7. 4.7 Nota sobre la optimalidad en estratificación
   8. 4.8 Optimalidad y coste
   9. 4.9 Tamaño de muestra mínimo
5. 5 Muestreo con probabilidades desiguales
   1. 5.1 Información auxiliar y probabilidades de inclusión
   2. 5.2 Cálculo de las probabilidades de inclusión
   3. 5.3 Muestreo con probabilidades desiguales con reemplazamiento
   4. 5.4 Diseño de Poisson
   5. 5.5 Muestreo de entropía máxima con tamaño fijo
   6. 5.6 El diseño muestral sistemático
   7. 5.7 El método de escisión
   8. 5.7.1 Escisión en dos partes
   9. 5.7.2 Escisión en M partes
   10. 5.7.3 Diseño con un soporte mínimo
   11. 5.7.4 Escisión en diseños simples
   12. 5.7.5 El método del pivote
   13. 5.7.6 Método de Brewer
   14. 5.8 Varianza en diseños con probabilidades desiguales
6. 6 Muestreo equilibrado
   1. 6.1 Introducción
   2. 6.2 Representación por un cubo
   3. 6.3 Muestras equilibradas
   4. 6.4 Representación gráfica del problema de redondeado
   5. 6.5 La martingala equilibrada
   6. 6.6 Implementación de la fase de vuelo
   7. 6.7 Implementación de la fase de aterrizaje
   8. 6.7.1 El problema
   9. 6.7.2 Solución 1: programa linear
   10. 6.7.3 Solución 2: supresión sucesiva de variables
   11. 6.8 Varianza en un plan equilibrado
   12. 6.8.1 Una técnica de residuos
   13. 6.8.2 Aproximación de la varianza
   14. 6.8.3 Estimación de la varianza
   15. 6.9 Muestreo equilibrado en práctica
   16. 6.9.1 Interés de muestreo equilibrado
   17. 6.9.2 Muestreo Equilibrado Contra Otras Técnicas de Muestreo
   18. 6.9.3 Elección de las variables de equilibrio
   19. 6.9.4 Equilibrio versus Calibración
   20. 6.9.5 Precisión de las ecuaciones de equilibrio
   21. 6.9.6 Principales Implementaciones de muestreo equilibrado
7. References



8. Author Index



9. Subject Index