Formulario per
Metodi per le indagini campionarie M
Università di Milano-Bicocca, CLAMSES
Y
Le seguenti formule sono date per il totale di un carattere , cioè per
N
X
Y = Y .
i
i=1
Si ricordi che si può passare alla media attraverso la relazione Ȳ = Y /N . Le notazioni
sono quelle usate a lezione, in particolare p indica la probabilità di estrazione dall’urna,
i
π la probabilità di inclusione del primo ordine.
i • Stimatore di Horvitz-Thompson n y i
X
Ŷ = π
i
i=1
• Stimatore di Hansen-Hurwitz n y i
X
Ŷ = np i
i=1
CAMPIONAMENTO CASUALE SEMPLICE
Campionamento senza ripetizione.
• Stimatore del totale n
N X
Ŷ = y i
n i=1
• Varianza dello stimatore del totale −
1 f
2 2
S
Var(
Ŷ ) = N n
1
• Stimatore della varianza dello stimatore del totale
−
1 f
ˆ 2 2
Var(
Ŷ ) = N s
n
• Stimatore della media n
1
ˆ X
Ȳ = y i
n i=1
• Varianza dello stimatore della media −
1 f
ˆ 2
Var(
Ȳ ) = S
n
• Stimatore della varianza dello stimatore della media
−
1 f
ˆ
ˆ 2
Ȳ ) =
Var( s
n
• − |
Dimensione campionaria minima per garantire l’accuratezza P (|Y Ŷ > d) < α
2 2 2
N z S
1 1−α/2
n = , n =
0
1
1 2
d
+
n N
0 −
dove z è il quantile della N (0, 1) di ordine 1 α/2
1−α/2
• Varianza del carattere nella stima delle percentuali n
N 2
2 − −
P (1 P ), s = p̂(1 p̂)
S = − −
N 1 n 1
Campionamento con ripetizione.
• Stimatore del totale n
N X
Ŷ = y i
n i=1
• Varianza dello stimatore del totale 2
N 2
σ
Var(
Ŷ ) = n
• Stimatore della varianza dello stimatore del totale
2
N
ˆ 2
Var(
Ŷ ) = s
n
• Stimatore della media n
1
ˆ X y
Ȳ = i
n i=1
2
• Varianza dello stimatore della media 1
ˆ 2
Ȳ ) =
Var( σ
n
• Stimatore della varianza dello stimatore della media
1
ˆ
ˆ 2
s
Var(
Ȳ ) = n
CAMPIONAMENTO DI YATES E GRUNDY
• probabilità di inclusione del primo ordine p
i
X ·
p
π = p + j
i i −
(1 p )
j
j6 = i
• probabilità di inclusione del secondo ordine
p p p p
i j i j
π = +
i,j − −
(1 p ) (1 p )
i j
CAMPIONAMENTO STRATIFICATO
• Stimatore del totale n
H H h
N
h
X X X
Ŷ = Ŷ = y
h i,h
n h i=1
h=1 h=1
• Varianza dello stimatore del totale H −
(1 f )
h
X 2
2
Var(
Ŷ ) = S
N h h
n h
h=1
• Stimatore della media n
H H h
1
ˆ ˆ X
X X
Ȳ = W Ȳ = W y i,h
h h h n h i=1
h=1 h=1
• Varianza dello stimatore della media H −
(1 f )
ˆ h
X 2 2
Var(
Ȳ ) = W S
h h
n h
h=1
3
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