Ranked set sampling is a sampling technique that uses ranking information when measuring units is difficult or expensive. In this study, ratio estimation of the population mean is considered in the case of units ranking by both auxiliary variable and the variable of interest in ranked set sampling under bivariate normal distribution. We obtained some theoretical inferences about the mean square error of the ratio estimation in this situation in a simple form depending on coefficient of variation. Besides, we made a theoretical comparison of mean square errors by ranking based on auxiliary variable and interested variable. Using this comparison, one can choose which ranking strategy should be utilized in a problem easily. The performance of the ratio estimators was compared by a simulation study. The simulation results indicated that the ranked set sampling estimators were more efficient than the simple random sampling estimators for the same sample size and correlation coefficient. A real data example was also given to demonstrate for calculating relative efficiencies.
Ranked set sampling Auxiliary variable Coefficient of variation Relative efficiency
Sıralı küme örneklemesi, birimleri ölçmenin zor veya pahalı olduğu durumlarda sıralama bilgisini kullanan bir örnekleme tekniğidir. Bu çalışmada, iki değişkenli normal dağılım altında sıralı küme örneklemesinde hem yardımcı değişken hem de ilgilenilen değişkene göre birimlerin sıralaması söz konusu olduğunda yığın ortalamasının oran tahmini dikkate alınmıştır. Bu durumda oran tahmininin hata kare ortalamasına ilişkin değişim katsayısına bağlı bazı teorik çıkarımlar elde edilmiştir. Ayrıca, yardımcı değişken ve ilgili değişkene göre sıralama yapılarak elde edilen ortalama hata karelerin teorik bir karşılaştırması yapılmıştır. Bu karşılaştırma kullanılarak, ele alınan problemde hangi sıralama stratejisinin kullanılması gerektiği kolayca seçilebilir. Oran tahmin edicilerinin performansı bir simülasyon çalışması ile karşılaştırılmıştır. Simülasyon sonuçları, aynı örnek büyüklüğü ve korelasyon katsayısı için sıralı küme örneklemesi tahmin edicilerinin, basit rastgele örnekleme tahmin edicilerinden daha etkin olduğunu göstermiştir. Göreli etkinliklerin hesaplanmasını göstermek için gerçek veri örneği de sunulmuştur.
Sıralı küme örneklemesi Yardımcı değişken Değişim katsayısı Göreli etkinlik
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Bölüm | Araştırma Makalesi |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 25 Aralık 2020 |
Gönderilme Tarihi | 13 Şubat 2020 |
Kabul Tarihi | 26 Eylül 2020 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2020 Cilt: 9 Sayı: 4 |