ROBUST RATIO TYPE ESTIMATORS IN SIMPLE RANDOM SAMPLING USING HUBER M ESTIMATION

ESTIMADORES ROBUSTOS TIPO RAZÓN EN SIMPLE MUESTREO ALEATORIO UTILIZANDO HUBER M ESTIMACION

dc.creatorSubzar, M
dc.creatorN. Bouza, C
dc.creatorMaqbool, S
dc.creatorA Raja, T
dc.creatorPara, B. A.
dc.date2023-04-11
dc.date.accessioned2023-05-22T20:48:56Z
dc.date.available2023-05-22T20:48:56Z
dc.identifierhttps://revistas.uh.cu/invoperacional/article/view/1958
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/6330257
dc.descriptionIn survey sampling a very dominating problem is to obtain the better ratio estimators of the population mean and population variance. A very striking question, in every researcher’s mind, is that if there are outliers in the data how to estimate the population mean and variance, as outliers mislead the results. So keeping the above problem under consideration, we propose some new modified ratio estimators using robust regression, which are robust against the outliers and give accurate results even in the presence of the outliers; also the properties are studied. It has been shown that the proposed class of estimators is more efficient than the existing classes of estimators. An empirical study has been carried out to examine the merits of the proposed class of estimators over othersen-US
dc.descriptionn encuestas por muestreo un problema muy dominante es el de obtener el mejor estimador de razón de la media y la varianza. Una pregunta muy inquietante, en la mente de todo investigador, es cuando hay observaciones aberrantes en la data como estimar los parámetros sin conllevar una mala interpretación de los resultados. Con esto en mente, proponemos una nueva clase de estimadores de razón modificados, usando una regresión robusta, cuyos resultados sean adecuados incluso ante la existencia de outliers; también se estudian sus propiedades. Se ha probado que la clase de estimadores propuesta es más eficiente que la de otros estimadores existentes. Un estudio empírico ha sido llevado a cabo para examinar los méritos de esta clase respecto a otras.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languageeng
dc.publisherDepartamento de Matemática Aplicada. Facultad de Matemática y Computación. Universidad de La Habanaen-US
dc.relationhttps://revistas.uh.cu/invoperacional/article/view/1958/1735
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0es-ES
dc.sourceInvestigación Operacional; Vol. 40 No. 2 (2019): Investigación Operacionalen-US
dc.sourceInvestigación Operacional; Vol. 40 Núm. 2 (2019): Investigación Operacionales-ES
dc.source2224-5405
dc.subjectCuartileses-ES
dc.subjectParámetros Non-Convencionales de Posiciónes-ES
dc.subjectMedianaes-ES
dc.subjectM-Estimaciónes-ES
dc.subjectSesgoes-ES
dc.subjectError Cuadrático Medioes-ES
dc.subjectEficienciaes-ES
dc.subjectQuartilesen-US
dc.subjectNon-Conventional location parametersen-US
dc.subjectMedianen-US
dc.subjectM-Estimationen-US
dc.subjectBiasen-US
dc.subjectMean Square Erroren-US
dc.subjectEfficiency.en-US
dc.titleROBUST RATIO TYPE ESTIMATORS IN SIMPLE RANDOM SAMPLING USING HUBER M ESTIMATIONen-US
dc.titleESTIMADORES ROBUSTOS TIPO RAZÓN EN SIMPLE MUESTREO ALEATORIO UTILIZANDO HUBER M ESTIMACIONes-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeArticlesen-US
dc.typeArtículoes-ES


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