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Muestreo de áreas : diseño de muestras y estimación en pequeñas área
Cita
Iglesias Martínez, Luis 
ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2561-8934
(1998).
Muestreo de áreas : diseño de muestras y estimación en pequeñas área.
Tesis (Doctoral), E.T.S.I. Agrónomos (UPM) [antigua denominación].
https://doi.org/10.20868/UPM.thesis.394.
ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2561-8934
(1998).
Muestreo de áreas : diseño de muestras y estimación en pequeñas área.
Tesis (Doctoral), E.T.S.I. Agrónomos (UPM) [antigua denominación].
https://doi.org/10.20868/UPM.thesis.394.
Descripción
| Título: | Muestreo de áreas : diseño de muestras y estimación en pequeñas área |
|---|---|
| Autor/es: |
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| Director/es: |
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| Editor/es: |
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| Tipo de Documento: | Tesis (Doctoral) |
| Fecha de lectura: | 1998 |
| Materias: | |
| ODS: | |
| Palabras Clave Informales: | TEORIA Y TECNICAS DE MUESTREO; TECNICAS DE PREDICCION ESTADISTICA; ESTADISTICA; MATEMATICAS; |
| Escuela: | E.T.S.I. Agrónomos (UPM) [antigua denominación] |
| Departamento: | Economía y Ciencias Sociales Agrarias [hasta 2014] |
| Licencias Creative Commons: | Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial |
Resumen
Se considera el problema de estimar la media espacial de una determinada variable en un área concreta. Se propone un procedimiento para el diseño de muestras de áreas y otro para la estimación en pequeñas áreas, ambos basados en la estructura de autocorrelación espacial de la variable en estudio. Para el diseño de muestras de áreas se propone estimar el semivariograma y, a partir de él, calcular las eficiencias relativas entre los planes de muestreo considerados. Para la estimación en pequeñas áreas se consideran predictores lineales insesgados y óptimos, basados en un modelo que toma en cuenta la estructura de autocorrelación espacial de la variable en estudio. Los procedimientos propuestos se contrastan para un caso de estudio con resultados satisfactorios.
Más información
| ID de Registro: | 394 |
|---|---|
| Identificador DC: | https://oa.upm.es/394/ |
| Identificador OAI: | oai:oa.upm.es:394 |
| Identificador DOI: | 10.20868/UPM.thesis.394 |
| Depositado por: | Archivo Digital UPM |
| Depositado el: | 15 Jun 2007 |
| Ultima Modificación: | 10 Jun 2022 08:29 |
Acciones
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