Hölder eşitsizliğiyle tabakalı tesadüfi örneklemede en uygun paylaştırma

ISSN: 1300-4905
Yayın Aralığı: Yıllık
Başlangıç: 2018
Yayıncı: -

Bilindiği gibi tabakalı tesadüfi örneklemede en uygun paylaştırma yöntemi üç farklı yaklaşımla ele alınır. Bu yöntemler Lagrange Çarpanlar tekniği, doğrusal yada doğrusal-olmayan optimizasyon teknikleri ve eşitsizlikler olarak bilinir. Bu çalışmamızda her zaman kullanılan toplam örnekleme maliyeti fonksiyonunu daha esnek bir fonksiyonla tanımlayarak ve Holder eşitsizliği ile en uygun paylaştırma için örnek hacmini ve tabaka örnek hacimlerini belirleyen formülleri gösterdik. Görüldüğü gibi bu formüller hesaplama kolaylığı sağlar.

Optimum allocation in stratified random sampling via Hölder's inequality

As known, for optimum allocation in stratified random sampling three approaches are considered. These methods are known as Lagrange multipliers, linear or non-linear optimization and inequalities. In this study, we defined the total sampling cost function by a much more flexible function and show formulas for sample size and the stratum sample sizes determinations. As seen, these formulas provide easy calculations.

___

1. Cochran, W. G., Sampling Techniques 3rd ed., John Wiley and Sons Inc., New York, (1977)

2. Khan, M.G.M., Ahsan, M.J. and Jahan, N., “Compromise Allocation in Multivariate Stratified Sampling: An Integer Solution” Naval Research Logistics, 44, 69-79 (1997)

3. Csenki, A., “Optimum allocation in stratified random sampling via Hölder's inequality” The Statistician, 46, No. 3, 439 – 441 (1997).

4. Yamane, T., Elementary Sampling Theory, PRENTICE-HALL, INC., Englwood Cliffs, N. J., (1967)

5. Scheaffer, R.L., Mendenhal, W. and Ott,L., Elementary Survey Sampling 4th ed., PWS-KENT Publishing Company, (1990)

6. Çıngı, H., Örnekleme Kuramı, Hacettepe Üniversitesi, Fen Fakültesi Basımevi, Beytepe, (1990)

7. Berger, M. A., An Introduction to Probability and Stochastic Processes. New York: Springer, pp. 32, (1993).