Please use this identifier to cite or link to this item:https://hdl.handle.net/20.500.12259/115456
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorPumputis, Dalius-
dc.contributor.authorŽilinskas, Audrius-
dc.date.accessioned2020-12-22T14:02:26Z-
dc.date.available2020-12-22T14:02:26Z-
dc.date.issued2017-06-01-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12259/115456-
dc.description.abstractŠiame darbe nagrinėjami baigtinės populiacijos dviejų sumų santykio ir dispersijos standartiniai bei populiacijos sumos regresinis ir kalibruotasis įvertiniai. Sukonstruojami šių įvertinių dispersijų įvertiniai, taikant skleidimo Teiloro eilute metodą. Darbe atliekamas matematinis modeliavimas, kurio pagalba tiriama, kaip įvertinių tikslumo charakteristikos priklauso nuo imties dydžio. Pastebėta, kad įvertinių tikslumo charakteristikos priklauso nuo imties dydžio. Didesnis elementų kiekis imtyse garantuoja tikslesnius parametrų įverčius. Rezultatai parodė, kad geriau tinka darbe sukonstruoti įvertiniai, negu tie kurie gauti universaliais metodais, kaip visraktis (jackknife) ar atsitiktinių grupių metodas. Visi matematinio modeliavimo eksperimentai atlikti, naudojant matematinių uždavinių paketą Matlab.lt
dc.description.abstractIn this work, the following estimators are being analysed: the standard estimator of a ratio of two finite population totals, the traditional estimator of a population variance, regression and calibration estimators of a population total. Using Taylor's series method, we construct here the estimators of a variance of the estimators of parameters. In this study, mathematical modelling was performed and investigation carried out to check how the characteristics of estimators' accuracy depends on sample size. It was noticed that the characteristics of estimators' accuracy highly depends on amount of elements in the sample. The greater amount of elements in the sample guarantees higher accuracy of the estimators of a variance. Simulation results show, that Taylor linearized estimators are more accurate as compared to those that are derived using jackknife or random group methods. All experiments of mathematical modelling were performed using mathematical package MATLAB.en
dc.description.sponsorshipŠvietimo akademijalt
dc.description.sponsorshipVytauto Didžiojo universitetaslt
dc.format.extent92 p.-
dc.language.isolt-
dc.subjectdispersijalt
dc.subjectįvertinyslt
dc.subjectatsitiktinių grupių metodaslt
dc.subjectskleidimo Teiloro eilute metodaslt
dc.subjectvisrakčio metodaslt
dc.subjectvarianceen
dc.subjectestimatoren
dc.subjectprobability sample, random group methoden
dc.subjectTaylor's series methoden
dc.subjectjackknife methoden
dc.subject.otherMatematika / Mathematics (N001)-
dc.titleĮvertinių dispersijų vertinimo metodų palyginimaslt
dc.title.alternativeComparison of the methods used for the estimation of variance of estimatorsen
dc.typemaster thesis-
item.fulltextWith Fulltext-
item.grantfulltextrestricted-
crisitem.author.deptŠvietimo akademija-
Appears in Collections:VDU, ASU ir LEU iki / until 2018
Files in This Item:
audrius_zilinskas_md.pdf2.22 MBAdobe PDF   Until 2022-06-05View/Open
Show simple item record
Export via OAI-PMH Interface in XML Formats
Export to Other Non-XML Formats


CORE Recommender

Page view(s)

4
checked on Jun 6, 2021

Google ScholarTM

Check


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.