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2010 | OriginalPaper | Buchkapitel

Bootstrap algorithms for variance estimation in πPS sampling

verfasst von : Alessandro Barbiero, Fulvia Mecatti

Erschienen in: Complex Data Modeling and Computationally Intensive Statistical Methods

Verlag: Springer Milan

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The problem of bootstrapping the estimator’s variance under a probability proportional to size design is examined. Focusing on the Horvitz-Thompson estimator, three π

PS

-bootstrap algorithms are introduced with the purpose of both simplifying available procedures and of improving efficiency. Results from a simulation study using both natural and artificial data are presented in order to empirically investigate the properties of the provided bootstrap variance estimators.

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Metadaten
Titel
Bootstrap algorithms for variance estimation in πPS sampling
verfasst von
Alessandro Barbiero
Fulvia Mecatti
Copyright-Jahr
2010
Verlag
Springer Milan
Buch
Complex Data Modeling and Computationally Intensive Statistical Methods

Print ISBN: 978-88-470-1385-8

Electronic ISBN: 978-88-470-1386-5

Copyright-Jahr: 2010

DOI
https://doi.org/10.1007/978-88-470-1386-5_5