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A sampling plan for transitive populations

A sampling plan for transitive populations
Issue Date
대학원 수학과
sampling plantransitive populations표본추출
이화여자대학교 대학원
We should often repeat the sampling survey for the same mark regularly or irregularly. In this case, if the population is very large then we should spend much effort and cost on making the new frame of sampling everytime we survey. In order to lessen the effort and cost, we deduces in the present paper the method of utilizing the union of the frame of the previous population. Recently Prof. CHOI Chun-ho 〔1〕 has developed this method with equal probability of selection for the stratified simple and two-stage and three-stage sampling. In the present paper, We generalize the method with unequal probability of selection and study on the unbiased estimator of total value(let 수)ton the variance of 수 {let V (수)} and on the unbiased estimator of V (수) for the stratified simple and two-stage sampling. Moreover we study in the present paper on the optimum allocation of V (수) for the stratified simple sampling. It is easily verified that the methods or the results of the present paper may extend to the stratified multi-stage sampling.;때때로 동일표지에 대한 표본조사를 정기적으로 또는 부정기적으로 반복해야 할 경우가 많다. 이때 매우 큰 모집단에 대해 조사할 때마다 새로운 표본추출의 Frame을 작성하는데 필요한 막대한 비용과 노력을 줄이기 위해 전 조사시점까지의 모집단의 Frame을 활용하는 방법을 사용한다. 이러한 방법아래 균일한 확률로 표본추출 했을때 Stratified simple and two-stage and three-stage에 관해서는 이미 (최춘호 1973)에서 발표되었다. 그래서 본 연구에서는 균일하지 않는 확률로 일반화시켜 표본추출 했을때 Stratified simple sampling에 대해 total value의 불편추정량과 이 불편추정량의 분산, 그리고 이 불편추정량의 분산의 불편추정량과 최적조건들을 구하고 증명한다. 그리고 Stratified two-stage sampling에 대해서는 total value의 불편추정량과 이 불편추정량의 분산과 이 분산의 불편추정량들을 구하고 증명한다. 한편 본 연구에서 사용한 방법과 결과를 Stratified multi-atage sampling까지 무리없이 확장시킬수 있다.
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