Pesquisas sob amostragem informativa utilizando o FBST
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2013 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-19082013-161233/ |
Resumo: | Pfeffermann, Krieger e Rinott (1998) apresentaram uma metodologia para modelar processos de amostragem que pode ser utilizada para avaliar se este processo de amostragem é informativo. Neste cenário, as probabilidades de seleção da amostra são aproximadas por uma função polinomial dependendo das variáveis resposta e concomitantes. Nesta abordagem, nossa principal proposta é investigar a aplicação do teste de significância FBST (Full Bayesian Significance Test), apresentado por Pereira e Stern (1999), como uma ferramenta para testar a ignorabilidade amostral, isto é, para avaliar uma relação de significância entre as probabilidades de seleção da amostra e a variável resposta. A performance desta modelagem estatística é testada com alguns experimentos computacionais. |
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Pesquisas sob amostragem informativa utilizando o FBSTSurveys under informative sampling using the FBSTAmostragem InformativaAmostragem PPTDesign VariablesDistribuição AmostralFBSTFBST - Full Bayesian Significance TestIgnorabilidade amostralInformative SamplingPPS SamplingSample DistributionSampling IgnorabilityPfeffermann, Krieger e Rinott (1998) apresentaram uma metodologia para modelar processos de amostragem que pode ser utilizada para avaliar se este processo de amostragem é informativo. Neste cenário, as probabilidades de seleção da amostra são aproximadas por uma função polinomial dependendo das variáveis resposta e concomitantes. Nesta abordagem, nossa principal proposta é investigar a aplicação do teste de significância FBST (Full Bayesian Significance Test), apresentado por Pereira e Stern (1999), como uma ferramenta para testar a ignorabilidade amostral, isto é, para avaliar uma relação de significância entre as probabilidades de seleção da amostra e a variável resposta. A performance desta modelagem estatística é testada com alguns experimentos computacionais.Pfeffermann, Krieger and Rinott (1998) introduced a framework for modeling sampling processes that can be used to assess if a sampling process is informative. In this setting, sample selection probabilities are approximated by a polynomial function depending on outcome and auxiliary variables. Within this framework, our main purpose is to investigate the application of the Full Bayesian Significance Test (FBST), introduced by Pereira and Stern (1999), as a tool for testing sampling ignorability, that is, to detect a significant relation between the sample selection probabilities and the outcome variable. The performance of this statistical modelling framework is tested with some simulation experiments.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPStern, Julio MichaelAzerêdo, Daniel Mendes2013-05-28info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-19082013-161233/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2016-07-28T16:10:36Zoai:teses.usp.br:tde-19082013-161233Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:10:36Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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Pfeffermann, Krieger e Rinott (1998) apresentaram uma metodologia para modelar processos de amostragem que pode ser utilizada para avaliar se este processo de amostragem é informativo. Neste cenário, as probabilidades de seleção da amostra são aproximadas por uma função polinomial dependendo das variáveis resposta e concomitantes. Nesta abordagem, nossa principal proposta é investigar a aplicação do teste de significância FBST (Full Bayesian Significance Test), apresentado por Pereira e Stern (1999), como uma ferramenta para testar a ignorabilidade amostral, isto é, para avaliar uma relação de significância entre as probabilidades de seleção da amostra e a variável resposta. A performance desta modelagem estatística é testada com alguns experimentos computacionais. |
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