Agrotecnología

Abstracto

Estimador de calibración del coeficiente de regresión utilizando variables auxiliares múltiples

Vandita Kumari y Kaustav Aditya

Los coeficientes de regresión calculados mediante la técnica de mínimos cuadrados ordinarios suponen que las observaciones son independientes y se distribuyen de forma idéntica. Estas suposiciones son cuestionables para los datos que se recogen mediante un diseño de encuesta complejo. La información del diseño de muestreo debe incorporarse al estimar los coeficientes de regresión a partir de los datos de la encuesta utilizando los pesos de muestreo. Se ha desarrollado un estimador eficiente del coeficiente de regresión ampliando el método de calibración con variables auxiliares múltiples relacionadas con la variable de estudio. Los estimadores de varianza del estimador de calibración propuesto también se han desarrollado utilizando la técnica de linealización de series de Taylor y el método bootstrap. Los resultados basados ​​en estudios empíricos que utilizan conjuntos de datos tanto simulados como reales muestran que el estimador de calibración propuesto funciona mejor que el
estimador existente. Además, ambos métodos propuestos de estimación de varianza para el estimador de calibración funcionan adecuadamente.