Published
2010-08-28

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

Optimum allocation of sample sizes in stratified random sampling via mathematical programming

DOI: https://doi.org/10.15332/s2027-3355.2010.0001.01
Alfonso Sánchez
Profesor de planta. Universidad del Tolima.
Leonardo Solanilla
Profesor de planta. Universidad del Tolima.
Jairo Clavijo
Profesor de planta. Universidad del Tolima.
Alex Zambrano
Profesor cátedra. Universidad del Tolima.
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Abstract (en)

Somesamplingallocationproblemswhichcanbesolvedbymathematicalprogramming 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. 

Keywords (en): Muestreo aleatorio estratificado, Knapsack, optimización, programación matemática

Abstract (es)

Algunos problemas de afijación en el muestreo son considerados resueltos por técnicas de programación matemática. La afijación óptima de tamaños de muestra en Muestreo Aleatorio Estratificado (M.A.E.) son considerados problemas de programación dinámica. 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 tamaños de muestra en muestreo aleatorio estratificado univariado y multivariado, siguiendo las ideas expuestas por ARTHA. Finalmente, se ilustra mediante un ejemplo el método de morral.
Keywords (es): Muestreo aleatorio estratificado, Knapsack, optimización, programación matemática

References

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How to Cite

Sánchez, A., Solanilla, L., Clavijo, J., & Zambrano, A. (2010). Optimum allocation of sample sizes in stratified random sampling via mathematical programming. Comunicaciones En Estadística, 3(1), 7-23. https://doi.org/10.15332/s2027-3355.2010.0001.01

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