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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorFERRAZ, Cristiano-
dc.contributor.authorMELO, José Carlos da Silva-
dc.date.accessioned2021-04-21T13:26:24Z-
dc.date.available2021-04-21T13:26:24Z-
dc.date.issued2020-02-27-
dc.identifier.citationMELO, José Carlos da Silva. Amostragem de Bernoulli. 2020. Dissertação (Mestrado em Estatística) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/39827-
dc.description.abstractComumente utilizada na literatura, a amostragem de Bernoulli consiste em um plano amostral para selecionar elementos de uma população finita, de tamanho N, por meio de experimentos de Bernoulli com probabilidade conhecida de sucesso, caracterizado usualmente como inclusão do elemento na amostra. Experimentos independentes são realizados, um para cada elemento, todos com mesma probabilidade de seleção, π. O tamanho de amostra de um plano amostral de Bernoulli (BE) é uma variável aleatória com distribuição Binomial de parâmetros N e π. Proposto originalmente por Goodman (1949) e com várias possibilidades de aplicações, este plano é pouco explorado em cursos de amostragem, em diferentes níveis, de graduação e pós-graduação, por limitação de tempo. Essa dissertação apresenta uma revisão de literatura sobre este plano amostral, ressaltando a sua importância na área de amostragem, com ênfase em seus aspectos históricos e leque de aplicações. Estudos de simulação de Monte Carlo foram realizados para comparar a eficiência estatística de estimadores de total populacional encontrados na literatura, com base em um plano de BE, sob cenários práticos, incluindo estratificação.pt_BR
dc.description.sponsorshipCAPESpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsembargoedAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectEstatística aplicadapt_BR
dc.subjectEstratificaçãopt_BR
dc.titleAmostragem de Bernoullipt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6426963855633679pt_BR
dc.publisher.initialsUFPEpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/1122718253481481pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pos Graduacao em Estatisticapt_BR
dc.description.abstractxCommonly used in the literature, Bernoulli sampling is a sampling design to selectelements from a finite population of size N, using Bernoulli experiments with known probability of success related to the inclusion of the element in the sample. Independent experiments are run, one for each element, all with the same selection probability, π. The sample size of a Bernoulli design (BE) is a random variable with Binomial distribution of parameters N and π. Originally proposed by Goodman (1949), and with many possibilities of application, this design is underexplored in sampling courses, in undergraduate and graduate levels, for time constraints. This dissertation presents a literature review about Bernoulli sampling design, highlighting its importance in sampling, with emphasis on its historical aspects and range of applications. Monte Carlo simulation studies were performed in order to compare the statistical efficiency of estimators of total population found in the literature, based on the BE design, in many practical scenarios, including stratification.pt_BR
Aparece en las colecciones: Dissertações de Mestrado - Estatística

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