DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-47234-1
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38316812
تاريخ النشر: 2024-02-05
المؤلف: Mohit Pandey وآخرون
الموضوع الرئيسي: تقنيات أخذ العينات والتقدير
نظرة عامة
تقدم هذه الورقة البحثية مقدر معايرة جديد لتباين السكان ضمن تصميم أخذ عينات طبقي ذو مرحلتين، مع التركيز على التحديات التي تطرحها الاستجابة العشوائية غير الموجودة وأخطاء القياس. تستفيد الطريقة المقترحة من المعلومات المستمدة من متغيرين مساعدين مرتبطين بشكل كبير لإنشاء فئة عامة من المقدرات المصممة خصيصًا لهذا المخطط. من خلال تحليلات عددية ومحاكاة شاملة، تقيم الدراسة التحيزات ومتوسط الأخطاء المربعة لهذه المقدرات، مما يظهر تفوقها على المقدرات الطبيعية التقليدية لتباين السكان. تعزز الأوزان المعايرة المستمدة للطبقات دقة تقديرات التباين، وهو أمر حاسم عبر مجالات مختلفة مثل المالية والرعاية الصحية وتوقعات الطقس.
تشير النتائج إلى أن المقدر المقترح يظهر أداءً قويًا، خاصة في السيناريوهات التي تتضمن أخطاء قياس، كما يتضح من كفاءته النسبية المئوية (PRE) المتفوقة مقارنة بالطرق الحالية. تشمل العوامل الرئيسية التي تؤثر على أداء المقدر معامل الارتباط وقيم المتغيرات المساعدة. يتم التحقق من مرونة المنهجية من خلال التطبيقات الواقعية، بما في ذلك بيانات ضغط غاز العادم من التوربينات الغازية، مما يؤكد موثوقيتها في الإعدادات العملية. بالإضافة إلى ذلك، تعالج الإحصاءات النيوتروسوفية عدم اليقين في بيانات الاستطلاع، مما يعزز فعالية النهج المقترح. بشكل عام، توفر هذه الدراسة رؤى ومنهجيات قيمة لتحسين تقدير تباين السكان في ظل التحديات الشائعة في الاستطلاعات.
المناقشة
في هذا القسم، يناقش البحث نهجًا جديدًا لتقدير تباين السكان في ظل وجود الاستجابة العشوائية غير الموجودة وأخطاء القياس ضمن إطار أخذ عينات طبقي. تأخذ الدراسة في الاعتبار مجموعة سكانية محدودة مقسمة إلى طبقات غير متداخلة، مستفيدة من المتغيرات المساعدة لتعزيز دقة التقدير. تستفيد المقدر المقترح من تقنيات المعايرة لضبط أوزان الطبقات، مما يحسن دقة تقديرات التباين. تكشف التحليلات أن المقدر المقترح يتفوق باستمرار على الطرق الحالية، خاصة عندما تكون معدلات الاستجابة غير الموجودة معتدلة، كما يتضح من قيم كفاءة النسب المئوية الأعلى (PRE).
تؤكد النتائج على أهمية الارتباط بين المتغيرات ومعدلات الاستجابة غير الموجودة في تحديد أداء المقدر. على وجه الخصوص، يرتبط زيادة معامل الارتباط بتحسين PRE، بينما تؤدي التغيرات في معدلات الاستجابة غير الموجودة إلى تأثيرات يمكن التنبؤ بها على كفاءة المقدر. يتحقق البحث من المنهجية المقترحة من خلال بيانات محاكاة وبيانات واقعية، مما يظهر قوتها في التطبيقات العملية، مثل تقدير التباين في انبعاثات التوربينات الغازية. بشكل عام، تسهم الدراسة في تقديم رؤى قيمة لتحسين تقنيات التقدير في إحصاءات الاستطلاعات، خاصة في ظل ظروف عدم اليقين وعدم اكتمال البيانات.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-47234-1
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38316812
Publication Date: 2024-02-05
Author(s): Mohit Pandey et al.
Primary Topic: Survey Sampling and Estimation Techniques
Overview
This research paper introduces a novel calibration estimator for population variance within a stratified two-phase sampling design, specifically addressing challenges posed by random non-response and measurement errors. The proposed method leverages information from two highly correlated auxiliary variables to create a general class of estimators tailored for this sampling scheme. Through extensive numerical and simulation analyses, the study evaluates the biases and mean square errors of these estimators, demonstrating their superiority over traditional natural estimators of population variance. The calibrated weights derived for the strata enhance the accuracy of variance estimates, which is crucial across various fields such as finance, healthcare, and weather forecasting.
The findings indicate that the proposed estimator exhibits robust performance, particularly in scenarios with measurement errors, as evidenced by its superior Percentage Relative Efficiency (PRE) compared to existing methods. Key factors influencing the estimator’s performance include the correlation coefficient and the values of the auxiliary variables. The methodology’s versatility is further validated through real-world applications, including gas turbine exhaust pressure data, confirming its reliability in practical settings. Additionally, the incorporation of neutrosophic statistics addresses uncertainties in survey data, reinforcing the effectiveness of the proposed approach. Overall, this research provides valuable insights and methodologies for enhancing population variance estimation amidst common survey challenges.
Discussion
In this section, the research discusses a novel approach to estimating population variance in the presence of random non-response and measurement errors within a stratified sampling framework. The study considers a finite population divided into non-overlapping strata, utilizing auxiliary variables to enhance estimation accuracy. The proposed estimator leverages calibration techniques to adjust stratum weights, thereby improving the precision of variance estimates. The analysis reveals that the suggested estimator consistently outperforms existing methods, particularly when the rates of non-response are moderate, as indicated by higher Percentage Relative Efficiency (PRE) values.
The findings underscore the importance of the correlation between variables and the rates of non-response in determining estimator performance. Specifically, an increase in the correlation coefficient correlates with improved PRE, while variations in non-response rates yield predictable effects on estimator efficiency. The research validates the proposed methodology through both simulated and real-world data, demonstrating its robustness in practical applications, such as estimating variance in gas turbine emissions. Overall, the study contributes valuable insights into enhancing estimation techniques in survey statistics, particularly under conditions of uncertainty and data incompleteness.