The dissertation analyzes how to incorporate auxiliary information into the estimation of the finite population total, distribution function and quantile in the case of sample rotation. First of all estimation of the finite population total in the case of sample rotation are considered. We focus on construction of the total estimator for rotated sampling design. Successive sampling procedure using multi-phase sampling design have been developed. The composite ratio type estimator of the total using auxiliary information and its approximate variance is constructed. A simulation study, based on the real population data, is performed and the proposed estimators are compared by a traditional estima-tor for a total. The composite estimators of finite population distribution function, constructed under sampling on two occasions, are considered. Composite regression and ratio type estimators are constructed, using values of the study variable as auxiliary information obtained on the first occasion. The optimal estimators, in the sense of minimal variance, is also obtained. A simulation study, based on the real population data, is performed and the proposed estimators are compared by a traditional estimator for a distribution function. Several quantile estimators by deriving the distribution function estimators with the use of auxiliary information are proposed. Some procedures that may be used to obtain estimates of confidence intervals for quantiles in a finite population (most of... [to full text] / Disertacijoje sudaromi baigtinės populiacijos tyrimo kintamojo sumos, pasiskirstymo funkcijos, kvantilio įvertiniai esant imties rotacijai. Pirmiausia darbe nagrinėjamas baigtinės populiacijos tyrimo kintamojo sumos vertinimas esant imties rotacijai. Sudarytas sudėtinis santykinis sumos įvertinys naudojantis papildomą informaciją žinomą iš ankstesnių imties rinkimų. Modeliavimo rezultatai rodo, kad papildomos informacijos panaudojimas iš jau išrinktos imties gali pagerinti įvertinių tikslumą. Kelių ėmimų schema gali būti taikoma siekiant pagerinti baigtinės populiacijos nepaslinktojo imties planu pagristo sumos įvertinio tikslumą. Taip pat nagrinėjami baigtinės populiacijos tyrimo kintamojo pasiskirstymo funkcijos įvertiniai esant imties rotacijai. Sudaryti keli tyrimo kintamojo baigtinėje populiacijoje pasiskirstymo funkcijos sudėtiniai įvertiniai (regresinis ir santykinis) naudojant dviejų ėmimų schemą. Pasiūlyti optimalūs sudėtiniai pasiskirstymo funkcijos įvertiniai su mažiausia dispersija. Įvertiniai lyginami tarpusavyje atliekant modeliavimą su realiais duomenimis. Baigtinės populiacijos kvantilio ivertiniai sudaromi imant sudėtiniu pasiskirstymo funkcijų įvertinių atvirkštinių funkcijų įvertinius. Taip pat sudaromi pasikliautinojo intervalo įvertiniai kvantiliams, taikant kartotinių imčių metodus. Modeliuojant duomenis lyginamas jų tikslumas, daromos išvados apie pasikliautinojo intervalo įvertinių, sudarytų skirtingais būdais, kvantiliui efektyvumą.

Disertacijoje nagrinėjamos papildomos informacijos panaudojimo galimybės konstruojant baigtinės populiacijos sumos, dispersijos ir kovariacijos įvertinius, bei sluoksniuojant baigtines populiacijas. Pirmiausia darbe sprendžiamas populiacijų sluoksniavimo uždavinys, kai tyrimo kintamojo skirstinys yra asimetrinis. Pasiūlomas naujas - pataisytasis geometrinis - sluoksniavimo metodas. Šis metodas modeliuojant lyginamas su trimis kitais žinomais metodais: kvadratinės šaknies iš skirstinio dažnio, geometriniu ir laipsninio sluoksniavimo metodu. Modeliavimo rezultatai rodo, kad vidutiniškai asimetrinėms populiacijoms geriausiai tinka laipsninio sluoksniavimo metodas, o ypač asimetrinėms populiacijoms geriausias yra pataisytasis geometrinis sluoksniavimas. Toliau nagrinėjami baigtinės populiacijos sumos kalibruotieji įvertiniai, sukonstruoti taikant skirtingas atstumo funkcijas. Modeliuojant tiriama šių įvertinių kokybė. Sukonstruoti nauji populiacijos kovariacijos kalibruotieji įvertiniai, naudojantys vieną, dvi ir tris svorių sistemas. Šie įvertiniai konstruojami pasirenkant skirtingas kalibravimo lygtis. Remiantis modeliais pagrįstų įvertinių teorija, čia taip pat sukonstruojamas pataisytasis tiesiniu regresiniu modeliu pagrįstas kalibruotasis populiacijos kovariacijos įvertinys. Modeliuojant įvertiniai lyginami tarpusavyje ir su standartiniais atitinkamų parametrų įvertiniais. Kalibruotieji įvertiniai yra kur kas tikslesni, jei tyrimo ir papildomų kintamųjų koreliacija yra... [toliau žr. visą tekstą] / The dissertation analyzes how to incorporate auxiliary information into the estimation of the finite population total, variance, covariance, and how to use it for the stratification of finite populations. First of all, the problem of efficient stratification in the case of skewed population is considered. A new adjusted geometric stratification method is introduced. This method is compared by simulation with the cumulative root frequency method, the geometric method, and the power method. The simulation results show that in most cases considered the power method is the most efficient one, but the adjusted geometric stratification method outperforms all the methods in the case of highly skewed populations. The calibrated estimators of finite population total, constructed using different distance functions, are considered. The quality of such estimators is analyzed by simulation. The new calibrated estimators of the finite population covariance (variance) are derived, using one or more weighting systems. Applying the model calibration theory, we construct here an adjusted linear regression model-assisted and calibrated estimator of the population covariance. The estimators derived are compared by simulation with the standard estimators of the respective parameters. The calibrated estimators of the population covariance are more efficient compared to the straight estimators provided the auxiliary variables are well correlated with the study variables. The problem of estimation... [to full text]

The dissertation analyzes how to incorporate auxiliary information into the estimation of the finite population total, variance, covariance, and how to use it for the stratification of finite populations. First of all, the problem of efficient stratification in the case of skewed population is considered. A new adjusted geometric stratification method is introduced. This method is compared by simulation with the cumulative root frequency method, the geometric method, and the power method. The simulation results show that in most cases considered the power method is the most efficient one, but the adjusted geometric stratification method outperforms all the methods in the case of highly skewed populations. The calibrated estimators of finite population total, constructed using different distance functions, are considered. The quality of such estimators is analyzed by simulation. The new calibrated estimators of the finite population covariance (variance) are derived, using one or more weighting systems. Applying the model calibration theory, we construct here an adjusted linear regression model-assisted and calibrated estimator of the population covariance. The estimators derived are compared by simulation with the standard estimators of the respective parameters. The calibrated estimators of the population covariance are more efficient compared to the straight estimators provided the auxiliary variables are well correlated with the study variables. The problem of estimation... [to full text] / Disertacijoje nagrinėjamos papildomos informacijos panaudojimo galimybės konstruojant baigtinės populiacijos sumos, dispersijos ir kovariacijos įvertinius, bei sluoksniuojant baigtines populiacijas. Pirmiausia darbe sprendžiamas populiacijų sluoksniavimo uždavinys, kai tyrimo kintamojo skirstinys yra asimetrinis. Pasiūlomas naujas - pataisytasis geometrinis - sluoksniavimo metodas. Šis metodas modeliuojant lyginamas su trimis kitais žinomais metodais: kvadratinės šaknies iš skirstinio dažnio, geometriniu ir laipsninio sluoksniavimo metodu. Modeliavimo rezultatai rodo, kad vidutiniškai asimetrinėms populiacijoms geriausiai tinka laipsninio sluoksniavimo metodas, o ypač asimetrinėms populiacijoms geriausias yra pataisytasis geometrinis sluoksniavimas. Toliau nagrinėjami baigtinės populiacijos sumos kalibruotieji įvertiniai, sukonstruoti taikant skirtingas atstumo funkcijas. Modeliuojant tiriama šių įvertinių kokybė. Sukonstruoti nauji populiacijos kovariacijos kalibruotieji įvertiniai, naudojantys vieną, dvi ir tris svorių sistemas. Šie įvertiniai konstruojami pasirenkant skirtingas kalibravimo lygtis. Remiantis modeliais pagrįstų įvertinių teorija, čia taip pat sukonstruojamas pataisytasis tiesiniu regresiniu modeliu pagrįstas kalibruotasis populiacijos kovariacijos įvertinys. Modeliuojant įvertiniai lyginami tarpusavyje ir su standartiniais atitinkamų parametrų įvertiniais. Kalibruotieji įvertiniai yra kur kas tikslesni, jei tyrimo ir papildomų kintamųjų koreliacija yra... [toliau žr. visą tekstą]