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Caractéristiques de l'objet

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Book Title: Topics in Survey Sampling

ISBN: 9780387951089

Subject Area: Mathematics

Publication Name: Topics in Survey Sampling

Publisher: Springer New York

Item Length: 9.3 in

Subject: Probability & Statistics / General, General

Publication Year: 2000

Series: Lecture Notes in Statistics Ser.

Type: Textbook

Format: Trade Paperback

Language: English

Author: Parimal Mukhopadhyay

Item Weight: 16.6 Oz

Item Width: 6.1 in

Number of Pages: Xi, 292 Pages

À propos de ce produit

Product Information

The aim of this book is to make a comprehensive review on some of the research topics in the area of survey sampling which has not been covered in any book yet. The proposed book aims at making a comprehensive review of applications of Bayes procedures, Empirical Bayes procedures and their ramifications (like linear Bayes estimation, restricted Bayes least square prediction, constrained Bayes estimation, Bayesian robustness) in making inference from a finite population sampling. Parimal Mukhopadhyay is Professor at the Indian Statistical Institute (ISI), Calcutta. He received his Ph.D. degree in Statistics from the University of Calcutta in 1977. He also served as a faculty member in the University of Ife, Nigeria, Moi University, Kenya, University of South Pacific, Fiji Islands and held visiting positions at University of Montreal, University of Windsor, Stockholm University, University of Western Australia, etc. He has to his credit more than fifty research papers in Survey Sampling, some co-authored, three text books on Statistics and three research monographs in Survey Sampling. He is a member of the Institute of Mathematical Statistics and an elected member of the International Statistical Institute.

Product Identifiers

Publisher

Springer New York

ISBN-10

0387951083

ISBN-13

9780387951089

eBay Product ID (ePID)

1793355

Product Key Features

Number of Pages

Xi, 292 Pages

Language

English

Publication Name

Topics in Survey Sampling

Publication Year

2000

Subject

Probability & Statistics / General, General

Type

Textbook

Subject Area

Mathematics

Author

Parimal Mukhopadhyay

Series

Lecture Notes in Statistics Ser.

Format

Trade Paperback

Dimensions

Item Weight

16.6 Oz

Item Length

9.3 in

Item Width

6.1 in

Additional Product Features

Intended Audience

Scholarly & Professional

LCCN

00-056271

Dewey Edition

Series Volume Number

153

Number of Volumes

1 Vol.

Illustrated

Yes

Dewey Decimal

519.5/2

Lc Classification Number

Qa276-280

Table of Content

1 The Basic Concepts.- 1.1 Introduction.- 1.2 The Fixed Population model.- 1.3 Different Types of Sampling Designs.- 1.4 The Estimators.- 1.5 Some Inferential Problems under Fixed Population Set-Up.- 1.6 Plan of the Book.- 2 Inference under Frequentist Theory Approach.- 2.1 Introduction.- 2.2 Principles of Inference Based on Theory of Prediction.- 2.3 Robustness of Model-Dependent Optimal Strategies.- 2.4 A Class of Predictors under Model ?(X, v).- 2.5 Asymptotic Unbiased Estimation of Design-Variance of $${{\hat{T}}_{{GR}}}$$.- 3 Bayes and Empirical Bayes Prediction of a Finite Population Total.- 3.1 Introduction.- 3.2 Bayes and Minimax Prediction of Finite Population Parameters.- 3.3 Bayes Prediction of a Finite Population Total under Normal Regression Model.- 3.4 Bayes Prediction under an Asymmetric Loss Function.- 3.5 James-Stein Estimator and Associated Estimators.- 3.6 Empirical Bayes Prediction of Population Total under Simple Location Model.- 3.7 EB-Prediction under Normal Model using Covariates.- 3.8 Applications in Small Area Estimation.- 3.9 Bayes Prediction under Random Error Variance Model.- 3.10 Exercises.- 4 Modifications of Bayes Procedure.- 4.1 Introduction.- 4.2 Linear Bayes Prediction.- 4.3 Restricted Linear Bayes Prediction.- 4.4 Constrained Bayes Prediction.- 4.5 Bayesian Robustness under a Class of Alternative Models.- 4.6 Robust Bayes Estimation under Contaminated Priors.- 4.7 Exercises.- 5 Estimation of Finite Population Variance, Regression Coefficient.- 5.1 Introduction.- 5.2 Design-Based Estimation of a Finite Population Variance.- 5.3 Model-Based Prediction of V.- 5.4 Bayes Prediction of V(y).- 5.5 Asymptotic Properties of Sample Regression Coefficient.- 5.6 PM-Unbiased Estimation of Slope Parameters in the Linear Regression Model.- 5.7Optimal Prediction of Finite Population Regression Coefficient under Multiple Regression Model.- 5.8 Exercises.- 6 Estimation of a Finite Population Distribution Function.- 6.1 Introduction.- 6.2 Design-Based Estimators.- 6.3 Model-Based Predictors.- 6.4 Conditional Approach.- 6.5 Asymptotic Properties of the Estimators.- 6.6 Non-Parametric Kernel Estimators.- 6.7 Desirable Properties of an Estimator.- 6.8 Empirical Studies.- 6.9 Best Unbiased Prediction (BUP) under Gaussian Superpopulation Model.- 6.10 Estimation of Median.- 7 Prediction in Finite Population under Measurement Error Models.- 7.1 Introduction.- 7.2 Additive Measurement Error Models.- 7.3 Prediction under Multiplicative Error-in-Variables Model.- 7.4 Exercises.- 8 Miscellaneous Topics.- 8.1 Introduction.- 8.2 Calibration Estimators.- 8.3 Post-Stratification.- 8.4 Design-Based Conditional Unbiasedness.- 8.5 Exercises.- References.- Author Index.

2001

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Lieux exclus :

Adresses militaires ou navales, Angola, Arabie saoudite, Barbade, Botswana, Brésil, France, Guadeloupe, Guyane française, Laos, Lesotho, Libye, Macédoine, Martinique, Nigeria, Nouvelle-Calédonie, Polynésie française, Protectorats des États-Unis, Russie, République centrafricaine, Réunion, Saint-Pierre-et-Miquelon, Seychelles, Swaziland, Tadjikistan, Tchad, Turkménistan, Turquie, Ukraine, Uruguay, Venezuela, Yémen, Île Maurice

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