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Thèse de Doctorat
DOI
10.11606/T.45.2013.tde-19082013-161233
Document
Auteur
Nom complet
Daniel Mendes Azerêdo
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2013
Directeur
Jury
Stern, Julio Michael (Président)
Lauretto, Marcelo de Souza
Nakano, Fábio
Pereira, Carlos Alberto de Braganca
Rifo, Laura Leticia Ramos
Titre en portugais
Pesquisas sob amostragem informativa utilizando o FBST
Mots-clés en portugais
Amostragem Informativa
Amostragem PPT
Distribuição Amostral
FBST
Ignorabilidade amostral
Resumé en portugais
Pfeffermann, Krieger e Rinott (1998) apresentaram uma metodologia para modelar processos de amostragem que pode ser utilizada para avaliar se este processo de amostragem é informativo. Neste cenário, as probabilidades de seleção da amostra são aproximadas por uma função polinomial dependendo das variáveis resposta e concomitantes. Nesta abordagem, nossa principal proposta é investigar a aplicação do teste de significância FBST (Full Bayesian Significance Test), apresentado por Pereira e Stern (1999), como uma ferramenta para testar a ignorabilidade amostral, isto é, para avaliar uma relação de significância entre as probabilidades de seleção da amostra e a variável resposta. A performance desta modelagem estatística é testada com alguns experimentos computacionais.
Titre en anglais
Surveys under informative sampling using the FBST
Mots-clés en anglais
Design Variables
FBST - Full Bayesian Significance Test
Informative Sampling
PPS Sampling
Sample Distribution
Sampling Ignorability
Resumé en anglais
Pfeffermann, Krieger and Rinott (1998) introduced a framework for modeling sampling processes that can be used to assess if a sampling process is informative. In this setting, sample selection probabilities are approximated by a polynomial function depending on outcome and auxiliary variables. Within this framework, our main purpose is to investigate the application of the Full Bayesian Significance Test (FBST), introduced by Pereira and Stern (1999), as a tool for testing sampling ignorability, that is, to detect a significant relation between the sample selection probabilities and the outcome variable. The performance of this statistical modelling framework is tested with some simulation experiments.
 
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Date de Publication
2013-08-22
 
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