Muestreo de respuesta aleatorizadas con probabilidades desiguales: el estimador de rao-hartley-cochran
Muestreo de respuesta aleatorizadas con probabilidades desiguales: el estimador de rao-hartley-cochran
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Muestreo de respuesta aleatorizadas con probabilidades desiguales: el estimador de rao-hartley-cochran
DOI：
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发表时间：
2010
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Jaime Domínguez
中科院分区：
文献类型：
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作者：
V. H. Cruz;Jaime Domínguez
为了减少调查中回避回答或不回答的风险，引入了随机回答技术
对敏感问题进行抽样，以估计具有该敏感特征的个人总数。我们也知道，
有效的估计策略需要强的辅助信息。因此，在这篇文章中，我们得到并比较两个
估计量：采用Warner模型的Rao-Hartley-Cochran（RHC）估计量和采用Greenberg模型的RHC估计量，
都是在有限的人口环境中。
The technique of Randomized Response has been introduced to reduce the risk of evasive answer or no-response in survey
samplings of sensitive issues to estimate the total of individuals with that sensitive characteristic. We also know that highly
efficient strategies of estimation require strong auxiliary information. Hence, in this article we obtain and compare two
estimators: The Rao-Hartley-Cochran (RHC) estimator with Warner´s model and the RHC estimator with Greenberg´s model,
both in a finite population setting.