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Annals of Data Science
Erschienen in:

05.06.2023

Utilization of Priori Information in the Estimation of Population Mean for Time-Based Surveys

verfasst von: Sanjay Kumar, Priyanka Chhaparwal

Erschienen in: Annals of Data Science | Ausgabe 5/2024

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Abstract

Use of a priori information is very common at an estimation stage to form an estimator of a population parameter. Estimation problems can lead to more accurate and efficient estimates using prior information. In this study, we utilized the information from the past surveys along with the information available from the current surveys in the form of a hybrid exponentially weighted moving average to suggest the estimator of the population mean using a known coefficient of variation of the study variable for time-based surveys. We derived the expression of the mean square error of the suggested estimator and established the mathematical conditions to prove the efficiency of the suggested estimator. The results showed that the utilization of information from past surveys and current surveys excels the estimator's efficiency. A simulation study and a real-life example are provided to support using the suggested estimator.
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Metadaten
Titel
Utilization of Priori Information in the Estimation of Population Mean for Time-Based Surveys
verfasst von
Sanjay Kumar
Priyanka Chhaparwal
Publikationsdatum
05.06.2023
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
Annals of Data Science / Ausgabe 5/2024
Print ISSN: 2198-5804
Elektronische ISSN: 2198-5812
DOI
https://doi.org/10.1007/s40745-023-00472-6

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