Dissertação

Métodos Robustos em Amostragem em Populações Finitas EVALUATED

Estudos de sondagens, esquemas de amostragem em populações finitas, vêm satisfazer as necessidades de recolha de informação em cada um dos vários sectores de um país. São procedimentos através dos quais se selecciona uma amostra de uma população, visto não ser praticável o estudo da totalidade da população, e à qual se aplica um tipo de medição. A amostragem divide-se em dois tipos: amostragem não aleatória e amostragem aleatória. Na primeira não é conhecida a probabilidade de inclusão de um indivíduo na amostra. Na segunda, a probabilidade de inclusão é conhecida a priori, as quantidades de interesse são calculadas por estimadores e, através da teoria das probabilidades, pode estudar-se a precisão destes estimadores controlando o erro de estimação. Neste grupo destacam-se a amostragem aleatória simples, a amostragem aleatória estratificada e a amostragem aleatória por clusters. A generalidade dos estimadores usados em sondagens não são robustos, ou seja, são estimadores que podem ser influenciados por unidades com valores atípicos ou não respostas. Neste trabalho pretende-se estudar a importância da estimação robusta de características populacionais em amostragem finita na presença de outliers representativos e não representativos. Para isso, recorre-se a um estudo de simulação onde vão ser testados alguns estimadores robustos na estimação da média populacional.
Estimadores robustos de localização, Outliers não representativos, Outliers representativos, Amostragem aleatória simples, Populações finitas.

Novembro 9, 2007, 11:0

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

ORIENTADOR

Maria da Conceição Esperança Amado

Departamento de Matemática (DM)

Professor Auxiliar