FORTHCOMING PAPER ·#62D05-18-03 ESTIMATORS FOR POPULATION VARIANCE USING AUXILIARY INFORMATION ON QUARTILE release_rev_d03695bb-64dc-4295-9ca5-851fb8ab42f9

by Prayas Sharma, Hemant Kumar Verma, Rajesh Singh, Carlos Bouza

Released as a article-journal .

Volume xx

Abstract

This paper suggests the generalized class of estimators, motivated by Sharma and Singh (2015), of finite population variance utilizing the known value of parameters related to an auxiliary variable such as quartile and its properties are studied in simple random sampling without replacement. The efficiency of proposed class of estimators is compared with some existing estimators discussed in literature and found that proposed generalized class of estimators is better than other existing estimators including usual unbiased estimator, estimators due to Isaki (1983), Das and Tripathi (1978) and estimators recently proposed by Singh and Pal (2016). An empirical as well as theoretical comparison is carried out to judge the performance of proposed class of estimators over other existing estimators of population variance using natural data set. MSC: 62D05 RESUMEN En este paper se sugiere una clase generalizada de estimadores motivada por los resultados de Sharma and Singh (2015), la varianza de la población finita usa el valor conocido de parámetros relacionado con una variable auxiliar, como los cuartiles, y sus propiedades son estudiadas en el caso de muestreo simple aleatorio con reemplazo. La eficiencia de la clase de estimadores propuestos es comparada con la de algunos estimadores existentes, discutidos en la literatura y se halla que las clases propuestas de estimadores es mejor que otros existentes, como los estimadores insesgados debidos a Isaki (1983), Das y Tripathi (1978) y a estimadores propuestos recientemente por Singh y Pal (2016). Comparaciones empíricas así como teóricas llevan a cabo para juzgar el comportamiento de la clase propuesta de estimadores sobre otros estimadores existentes de la varianza de la población usando conjuntos de datos reales. PALABRAS CLAVE: variable auxiliar, cuartil, muestreo simple aleatorio, sesgo, error cuadrático medio.
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