A Stopping Rule for Simulation‑Based Estimation of Inclusion Probabilities

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

View Publication Info
 
 
Field Value
 
Title A Stopping Rule for Simulation‑Based Estimation of Inclusion Probabilities
Reguła stopu dla estymacji prawdopodobieństw inkluzji na drodze symulacyjnej
 
Creator Gamrot, Wojciech
 
Subject Horvitz‑Thompson estimator
inclusion probabilities
simulation
precision
C83
C63
estymator Horvitza‑Thompsona
prawdopodobieństwa inkluzji
symulacja
precyzja
C83
C63
 
Description Design‑based estimation of finite population parameters such as totals usually relies on the knowledge of inclusion probabilities characterising the sampling design. They are directly incorporated into sampling weights and estimators. However, for some useful sampling designs, these probabilities may remain unknown. In such a case, they may often be estimated in a simulation experiment which is carried out by repeatedly generating samples using the same sampling scheme and counting occurrences of individual units. By replacing unknown inclusion probabilities with such estimates, design‑based population total estimates may be computed. The calculation of required sample replication numbers remains an important challenge in such an approach. In this paper, a new procedure is proposed that might lead to the reduction in computational complexity of simulations.
Estymacja parametrów populacji skończonych i ustalonych, prowadzona w ramach podejścia randomizacyjnego, zazwyczaj wymaga znajomości prawdopodobieństw inkluzji charakteryzujących schemat losowania próby. Są one bezpośrednio wykorzystywane w celu wyznaczenia wag przypisanych poszczególnym wylosowanym jednostkom i uwzględniane podczas obliczania estymatorów. Jednak dla pewnych użytecznych schematów losowania pozostają nieznane. W takim wypadku możliwe jest ich wyznaczenie na drodze symulacyjnej, poprzez wielokrotne losowanie prób z wykorzystaniem tego samego schematu losowania i zliczanie wystąpień poszczególnych jednostek populacji. Zastępując nieznane prawdopodobieństwa inkluzji oszacowaniami uzyskanymi w wyniku takiego eksperymentu, otrzymuje się oszacowania wartości globalnej badanej cechy populacji. Szczególnym wyzwaniem podczas takiego postępowania jest wyznaczenie liczby replikacji próby, zapewniającej wymaganą precyzję estymacji. W niniejszym artykule proponowana jest nowa procedura, która może przyczynić się do zmniejszenia złożoności obliczeniowej eksperymentu symulacyjnego.
 
Publisher Lodz University Press
 
Date 2020-09-22
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Peer-reviewed Article
Artykuły
 
Format application/pdf
 
Identifier https://czasopisma.uni.lodz.pl/foe/article/view/6464
10.18778/0208-6018.349.04
 
Source Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; Vol. 4 No. 349 (2020); 67-80
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; Tom 4 Nr 349 (2020); 67-80
2353-7663
0208-6018
 
Language eng
 
Relation https://czasopisma.uni.lodz.pl/foe/article/view/6464/8233
 
Rights https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
 

Contact Us

The PKP Index is an initiative of the Public Knowledge Project.

For PKP Publishing Services please use the PKP|PS contact form.

For support with PKP software we encourage users to consult our wiki for documentation and search our support forums.

For any other correspondence feel free to contact us using the PKP contact form.

Find Us

Twitter

Copyright © 2015-2018 Simon Fraser University Library