Afijación óptima de tamaños de muestra en muestreo aleatorio estratificado vía programación matemática.

• Alfonso Sánchez ^[1] ; Leonardo Solanilla ^[1] ; Jairo Clavijo ^[1] ; Alex Zambrano ^[1]
  1. [1] Universidad del Tolima

     Universidad del Tolima

     Colombia

     
• Localización: Comunicaciones en Estadística, ISSN 2027-3355, ISSN-e 2339-3076, Vol. 3, Nº. 1, 2010, págs. 7-23
• Idioma: español
• DOI: 10.15332/s2027-3355.2010.0001.01
• Títulos paralelos:
  • Optimum allocation of sample sizes in stratified random sampling via mathematical programming.
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• Resumen
  • español

    Algunos problemas de afijación en el muestreo son considerados resueltos por técnicas de programación matemática. La afijación optima de tamaños de muestra en Muestreo Aleatorio Estratificado (M.A.E.) son considerados problemas de programación dinamica. En el caso multivariado el problema de programación convexa es fundamental para la identificación y los métodos para solucionarlos son indicados. En este articulo, se presentan los problemas de estimación de tamanos de muestra en muestreo aleatorio estratificado univariado y multivariado, siguiendo las ideas expuestas por Arthanari & Dodge (1981). Finalmente, se ilustra mediante un ejemplo el método de morral.

  • English

    Some sampling allocation problems which can be solved by mathematical programming techniques are considered. Optimal allocation of sample sizes in Stratified Random Sampling (SI.), for example, can be regarded as a dynamic programming problem. In the multivariate case, the underlying convex–programming problem is stated and some solution methods are indicated. We have followed the illuminating ideas exposed in Arthanari & Dodge (1981). Finally, an example to illustrate the so-called Knapsack method is presented.

• Referencias bibliográficas
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