Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 8

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  relative efficiency
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
EN
The unrelated design has been shown to improve the efficiency of a randomized response method and reduces respondents’ suspicion. In the light of this, the paper proposes a new Unrelated Randomized Response Model constructed by incorporating an unrelated question into the alternative unbiased estimator in the dichotomous randomized response model proposed by Ewemooje in 2019. An unbiased estimate and variance of the model are thus obtained. The variance of the proposed model decreases as the proportion of the sensitive attribute ?_A and the unrelated attribute ?_U increases, in contrast to the earlier Ewemooje model, whose variance increases as the proportion of the sensitive attribute increases. The relative efficiency of the proposed model over the earlier Ewemooje model decreases as ?_U increases when 0.1??_A? 0.3 and increases as ?_U increases when 0.35??_A? 0.45. Application of the proposed model also revealed its efficiency over the direct method in estimating the prevalence of examination malpractices among university students; the direct method gave an estimate of 19.0%, compared to the proposed method’s estimate of 23.0%. Hence, the proposed model is more efficient than the direct method and the earlier Ewemooje model as the proportion of people belonging to the sensitive attribute increases.
EN
The estimation of population parameters might be quite laborious and inefficient, when the sample data have missing values. In comparison follow-up visits, the method of imputation has been found to be a cheaper procedure from a cost point of view. In the present study, we can enhance the performance of imputation procedures by utilizing the raw moments of the auxiliary information rather than their ranks, especially, when the ranking of the auxiliary variable is expensive or difficult to do so. Equations for bias and mean squared error are obtained by large sample approximation. Through the numerical and simulation studies it can be easily understood that the proposed method of imputation can outperform their counterparts.
EN
In ecological and environmental sampling the quantification of units is either difficult or overly demanding in terms of the time, money, workload, it requires. For this reason efficient and cost-effective sampling methods need to be devised for data collecting. The most commonly used method for this purpose is the Ranked Set Sampling (RSS). In this paper, a sampling scheme called Improved Paired Ranked Set Sampling (IPRSS) is proposed to estimate the population mean. The performance of the proposed IPRSS is evaluated under perfect and imperfect rankings. A simulation study based on selected hypothetical distributions and a real-life data set showed that IPRSS is more precise than RSS, Paired RSS (PRSS) or Extreme RSS (ERSS).
PL
Rozważana jest nadpopulacja w której wyróżniono domeny badań. Celem wnioskowania jest estymacja wartości średniej w wyróżnionej domenie. Zakłada się, że rozkład prawdopodobieństwa zmiennych w domenach może być nawet silnie asymetryczny, jednocześnie przyjmując, że wszystkie zmienne tworzące model nadpopulacji mają tę samą wariancję. Pozwala to na konstrukcję specyficznego estymatora typu regresyjnego średniej w wyróżnionej domenie. Korzysta się przy tym ze znanego faktu, że kowariancja średniej z próby i wariancji z próby jest proporcjonalna do trzeciego momentu centralnego zmiennej. Okazuje się, że proponowany estymator może dawać dokładniejsze oceny średniej w domenie, gdy właśnie rozkład zmiennej jest asymetryczny. Wykazano to na podstawie odpowiednio zaprojektowanych i przeprowadzonych badań symulacyjnych.
EN
The problem of estimation the expected value in the case when a random variable has skewed probability distribution was considered e.g. by Carroll and Ruppert (1988), Chandra and Chambers (2006), Chen and Chen (1996), Karlberg (2000). Their results are based on transformation of skewed data. In the paper another approach is presented. The proposed estimators are constructed on the rather well known following property. Kendall and Stuart (1967) showed that the covariance between sample variance and sample mean is proportional to the third central moment of a variable. This property is applied to construction of several estimators of mean in a domain. The estimators are useful in the case when the variable under study has asymmetrical distribution because under some additional assumption they are more accurate than the sample mean. The results of the paper can be applied in survey sampling of economic populations.
EN
In this research work we introduce a new sampling design, namely a two-stage cluster sampling, where probability proportional to size with replacement is used in the first stage unit and ranked set sampling in the second in order to address the issue of marked variability in the sizes of population units concerned with first stage sampling. We obtained an unbiased estimator of the population mean and total, as well as the variance of the mean estimator. We calculated the relative efficiency of the new sampling design to the two-stage cluster sampling with simple random sampling in the first stage and ranked set sampling in the second stage. The results demonstrated that the new sampling design is more efficient than the competing design when a significant variation is observed in the first stage units.
EN
The estimation of a vector of mean values is being considered. The vector estimator consists of simple cluster sample means. It is assumod that a population of a fixed size is divided into mutually disjoint clusters each of the same size. The variance-covariance matrix of the vector estimator is derived. It is a function of a homogeneity matrix of multidimensional variable which describes within-cluster spread of the multidimensional variable under research. The accuracy of estimation is measured by means of standard deviations of particular sample cluster means as well as by means of the trace or the determinant or the maximal eigenvalue of the variance-covariance matrix of the vector estimator. The accuracy of the vector of simple sample cluster means is compared with the accuracy of the vector of the simple sample means. The accuracy of the vector of simple sample cluster means increases when the degree of within-cluster spread of the distribution of a multidimensional variable increases. Hence, the population should be divided into such clusters that the within-cluster spread is as large as possible.
PL
Zakłada się, że skończona i ustalona populacja jest podzielona na równoliczne i rozłączne grupy. Na podstawie prostej próby grupowej jest wyznaczany wektor średnich, który daje oceny wektora przeciętnych w populacji. Wyprowadzono macierz wariancji i kowariancji wektora wartości średnich z próby grupowej. Jest ona zależna od macierzy wewnątrzgrupowej jednorodności rozkładu wielowymiarowej zmiennej. Precyzja estymacji jest oceniana za pomocą wariancji poszczególnych średnich z próby grupowej, śladu, wyznacznika lub maksymalnej wartości własnej macierzy wariancji i kowariancji. Precyzja wektora średnich z próby grupowej jest porównywana z precyzją wektora średniej z próby prostej. Okazuje się, że wektor średnich z próby grupowej jest precyzyjniejszy od wektora przeciętnych z próby prostej, gdy stopień wewnątrzgrupowego zróżnicowania wartości zmiennych jest dostatecznie duży.
PL
Problem dotyczy oceny wartości średnie (globalnej) zmiennej w populacji ustalonej I skończonej. Zakład się, że z góry są znane w populacji wartości dodatniej zmiennej pomocniczej. Do estymacji użyto strategia kwantylowej zależnej m.in. od planu losowania proporcjonalnego do nieujemnej funkcji kwantyla z próby zmiennej pomocniczej. Ponadto, brano pod uwagę estymator Horvitza- Thompsona oraz estymator ilorazowy. Porównanie dokładności przeprowadzono na podstawie symulacji komputerowej.
8
Content available remote

Sposoby klasyfikacji modeli DEA

63%
PL
W artykule podjęto próbę klasyfikacji modeli badania efektywności względnej podmiotów gospodarczych, posługując się kryterium orientacji i korzyści skali. Wyróżniono zorientowane i niezorientowane modele DEA, w których przyjmuje się założenie o stałych lub zmiennych korzyściach skali. Charakterystykę modeli zorientowanych na nakłady i wyniki, które zakładają stałe korzyści przedstawiono na przykładzie modelu CCR. Model BCC natomiast został wykorzystany jako podstawowy przykład modelu zorientowanego o zmiennych korzyściach skali. W obu przypadkach przedstawiono graficzną interpretację granicy efektywności, miary efektywności oraz pierwotną i dualną postać modelu. Charakterystyki modeli niezorientowanych dokonano na przykładzie modeli addytywnych. Zaproponowano również inne kryteria podziału modeli DEA. Słowa kluczowe: metoda badania efektywności DEA, efektywność względna, orientacja
XX
This article contains a method for classifying Data Envelopment Analysis models. Two main criteria i.e. orientation and returns to scale are used. These criteria enable distinguishing between oriented and non-oriented DEA models with constant and variable returns to scale. Basic properties of input oriented and output oriented DEA models with constant returns to scale are illustrated using an example of the CCR model. The BCC model is used to characterize the oriented DEA model with variable returns to scale. A graphical presentation of the efficiency frontier and the efficiency measure and primal and dual programming problems are presented for both types of models. In the article an additive model is considered as an example of a non-oriented DEA model. Moreover, other ways of classifying DEA models are also shown.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.