Performing quantiles in multiple regression sampling strategy

Abstract

Estimation of the population average in a finite population by means of sampling strategy dependent on the sample quantile of an auxiliary variables is considered. The sampling design is proportionate to the determinant of the matrix dependent on some quantiles of an auxiliary variables. The sampling scheme implementing the sampling design is proposed. The derived inclusion probabilities are applied to estimation the population mean using the well known Horvitz-Thompson estimator. Moreover, the regression estimator is defined as the function of the coefficient dependent on the quantiles of the auxiliary variables. The properties of this estimator under the above defined sampling design are studied. The considerations are supported by empirical examples.

Problem oceny wartości średniej z wykorzystaniem danych o wszystkich wartościach cech pomocniczych jest rozważany. W tym celu znany estymator regresyjny zależny od wielu zmiennych pomocniczych jest wykorzystywany. W odróżnieniu od zwykłego podejścia znanego w metodzie reprezentacyjnej do oceny parametrów regresji są wykorzystywane kwantyle jednej ze zmiennych dodatkowych. Otrzymane na tym polu wyniki są adoptowane do konstrukcji predytorów wartości średniej w nadpopulacji. Wyprowadzono również wariancje różnych odmian proponowanych predykatorów.