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Previous issue date: 2011 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A abordagem de cadastro duplo envolve um levantamento amostral onde dois cadastros são
utilizados com o propósito de fornecer maior cobertura e identificar elementos de uma única
população-alvo. Tal abordagem tem sido vastamente utilizada na literatura em situações onde
um único cadastro não consegue fornecer cobertura completa da população-alvo, ou ainda,
quando há diferenças de custo de amostragem realizada em cada um dos cadastros disponíveis.
Esta tese estuda estratégias de inferência assistida por modelos aplicadas à abordagem
de cadastro duplo, propondo estimadores do tipo regressão generalizado. Variáveis auxiliares
são consideradas disponíveis em ambos os cadastros e utilizadas no processo de estimação
para aumentar a precisão de estimativas. As propriedades de consistência, centralidade assintótica
e erro quadrático médio assintótico dos novos estimadores propostos são apresentadas
e uma simulação é realizada para analisar sua eficiência relativa a estimadores já propostos
na literatura, sob a situação em que um plano de amostragem aleatória simples é aplicado em
cada um dos cadastros. Os estimadores propostos têm potencialidade de aplicação direta em
diversas áreas, como a de pesquisa agropecuária
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/6023 |
Date | 31 January 2011 |
Creators | Fernandes Campos Coêlho, Hémilio |
Contributors | Ferraz, Cristiano |
Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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