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    Length-frequency estimation for yellowfin tuna (Thunnus albacares) caught by commercial fishing gear in the Eastern Pacific Ocean

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    ENGLISH: Methods of collecting samples for the purpose of estimating the numbers and weights of fish caught, by length interval, are described. Several models for two-stage sampling are described, and the equations for the estimators and their variances are given. The results from a brief simulation study are used to show the differences between estimates made with the different models. Estimators for the average weights of fish in the catch and their variances are also described. These average weights are used to provide improved estimates of the total annual catches of yellowfin taken from the eastern Pacific Ocean, east of 150°W, between 1955 and 1990. SPANISH: Se describen los métodos de recoger de muestreo para estimar el número o peso de peces capturados, por intervalo de talla. Se describen varios modelos para el muestreo de dos etapas, y se presentan las ecuaciones para los estimadores y sus varianzas. Se usan los resultados de un breve estudio de simulación para indicar las diferencias entre estimaciones realizadas con los distintosmodelos. También se describe un estimador para el peso promedio de peces en la captura y su varianza. Se usan estos estimadores para calcular estimaciones mejoradas de las capturas anuales totales de aleta amarilla tomadas del Océano Pacífico oriental, al este de 150°W, entre 1955 y 1990. (PDF contains 41 pages.

    Estimadores compuestos en estadística regional: una aplicación a la estimación de la tasa de variación de la ocupación en la industria

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    Este trabajo es parte de un proyecto que estudia la aplicación de estimadores compuestos (combinación de estimadores directos e indirectos) para áreas pequeñas en estadística regional. Comparamos tres estimadores: uno directo basado en datos muestrales de cada Comunidad Autónoma (CA), otro sintético (indirecto) que combina los datos estatales con información específica de las CCAA, y un tercer estimador, el compuesto, basado en un modelo estadístico que se concreta en una combinación lineal de los dos anteriores. Ilustramos el método de análisis adoptado mediante la estimación de la tasa de variación de la ocupación industrial en las diferentes CCAA de España

    Estimação dos parâmetros de modelos em espaço de estado com coeficientes variáveis

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    A estimação dos parâmetros é um processo importante em qualquer pro- cesso de modelação, em particular nos modelos em espaço de estados (MEE) com coe- ficientes variáveis, em tempo discreto. Este trabalho pretende contribuir para a especi- ficação de MEE univariados propondo estimadores que não dependem da distribuição dos erros (estimadores distribution-free) e comparando-os, via estudo de Monte Carlo, com a estimação pela máxima verosimilhança

    A spreading method to improve efficiency prediction.

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    In efficiency analysis by means of a stochastic frontier production function, the composite error variable includes the inefficiency component. For this reason, individual prediction cannot be made directly from an estimation of the error in the model. In order to solve this problem, Jondrow et al (1982), and Battese and Coelli (1988) separately developed two different procedures, based on the expectation operator of the conditional distributions. Although the two predictors are different, each suffers from a shrinkage effect with respect to the distribution of theoretical efficiency. Our study of the behaviour of these two predictors leads us to conclude that the value of the gamma parameter has a great influence on the above-mentioned effect, producing a truncation of the distribution that could be more than 50%, so that the extreme values of the efficiency can never be estimated by the predictors considered. We also propose a method that spreads out the predicted efficiencies in order to minimise the shrinkage effect. The Monte Carlo results demonstrate that the corrected predictions have a better behaviour than the original predictors.Efficiency, Frontier models, Monte Carlo methods.

    Inferencia en modelo de regresión lineal múltiple con errores de distribución secante hiperbólica generalizada

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    We study multiple linear regression model under non-normally distributed random error by considering the family of generalized secant hyperbolic distributions. We derive the estimators of model parameters by usingmodified maximum likelihood methodology and explore the properties of the modified maximum likelihood estimators so obtained. We show that the proposed estimators are more efficient and robust than the commonly used least square estimators. We also develop the relevant test of hypothesis procedures and compared the performance of such tests vis-a-vis the classical tests that are based upon the least square approach. Estudiamos el modelo de regresión lineal múltiple bajo errores aleatorios no distribuidos normalmente considerando la familia de distribuciones hiperbólicas secantes generalizadas. Derivamos los estimadores de los parámetros del modelo utilizando la metodología modificada de máxima verosimilitud y exploramos las propiedades de los estimadores modificados de máxima verosimilitud así obtenidos. Mostramos que los estimadores propuestos son más eficientes y robustos que los estimadores de mínimos cuadrados comúnmente utilizados. También desarrollamos la prueba relevante de los procedimientos de hipótesis y comparamos el rendimiento de tales pruebas con las pruebas clásicas que se basan en el enfoque de mínimos cuadrados.&nbsp

    Estimadores de correlaciones genéticas para características de la canal de bovinos: efecto de diferentes criterios de sacrificio. revisión

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    The objective of the present study was to analyze 532 estimates of genetic correlations for carcass traits of cattle published in the scientific literature from 1963 to 2003. The unweighted means, the ranges and the number of observations of the estimates of genetic correlations were calculated based on three different slaughter end points: age, weight and fat thickness. Estimates of genetic correlations for most pairs of traits varied greatly within each slaughter end point. For example, the range of ageconstant estimates of the genetic correlation between fat thickness and marbling score was from -0.42 to 1.00. Few studies have compared estimates of genetic correlations for carcass traits adjusted for different slaughter end points. Results from those few studies were inconsistent, although some studies revealed that estimates of genetic correlations for several combinations of carcass traits were sensitive to the covariate (slaughter end point) included in the model. Means of age-constant estimates of the genetic correlation between longissimus muscle area and marbling score, yield grade and predicted percentage of retail product were: 0.06, -0.79, and 0.59. These means suggest that selection for greater longissimus muscle area would improve yield grade and increase predicted percentage of retail product without altering marbling.El presente estudio tuvo como objetivo analizar 532 estimadores de correlaciones genéticas para 14 características de la canal de bovinos, publicados en la literatura científica de 1963 a 2003. Las medias no ponderadas, los rangos y el número de observaciones de los estimadores de las correlaciones genéticas fueron calculados con base en tres diferentes criterios de sacrificio: edad, peso y espesor de la grasa dorsal. Los estimadores para la mayoría de los pares de características variaron grandemente dentro de cada criterio de sacrificio. Por ejemplo, el rango de los estimadores de la correlación genética entre el espesor de la grasa dorsal y el grado de marmoleo fue de -0.42 a 1.00 a edad constante. Pocos estudios han comparado estimadores de correlaciones genéticas para características de la canal ajustadas por diferentes criterios de sacrificio. Los resultados de esos pocos estudios fueron inconsistentes, aunque algunos estudios revelaron que los estimadores de las correlaciones genéticas para varias combinaciones de características fueron sensibles a la covariable (criterio de sacrificio) incluida en el modelo estadístico. Las medias de los estimadores de las correlaciones genéticas a edad constante entre el área del músculo longissimus y el grado de marmoleo, el grado de rendimiento y el porcentaje estimado de cortes magros fueron: 0.06, -0.79 y 0.59. Estas medias sugieren que la selección para aumentar el área del músculo longissimus podría mejorar el grado de rendimiento y aumentar el porcentaje estimado de cortes magros sin alterar el marmoleo

    Estimación predictiva del índice de Gini en poblaciones finitas bajo muestreo aleatorio simple

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    El estudio de características de concentración, en el ámbito del muestreo en poblaciones finitas, permite cuantificar el grado de uniformidad o equidad en el reparto de una variable sobre los elementos de la población. Ello resulta especialmente interesante en investigaciones de carácter demográfico o económico, al estudiar variable como número de habitantes, salario o renta por persona. En este trabajo construimos estimadores del índice de Gini, empleando un enfoque predictivo basado en un modelo de superpoblación muy general y común, bajo diseño muestral aleatorio simple. Para estos estimadores realizamos mediante simulación un estudio comparativo con otros estimadores basados en el diseño. Dicho estudio muestra mejoras sustanciales en relación al sesgo y al error cuadrático medio.In this paper, a predictive estimator of the Gini coefficient (the well-known income inequality measure) of a finite population is defined for an arbitrary probability sampling design, taking a very common superpopulation model in consideration. Under simple random sampling, and by means of a Monte Carlo study, the sampling performance of this predictive estimator is compared with other classical design based estimators in literature

    Estimação bayesiana de g0 em amostragem por distâncias

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    Neste trabalho apresenta-se uma abordagem bayesiana para estimar o tamanho de populações animais utilizando o modelo combinado de captura-recaptura e transectos lineares (Alpizar-Jara e Pollock, 1999. Combining line transect capturerecapture for mark-resighting studies. Em Marine Mammal Survey and Assessment Methods. Garner et al. eds. Balkema. p. 99-114). A probabilidade de detectar um indivíduo em cima da linha do transecto percorrido é estimada admitindo que g0 é menor ou igual do que 1. As distribuições a posteriori dos parâmetros que determinam a função de detecção são obtidas através do método de amostragem Gibbs implementado no WinBUGS. Compara-se e avalia-se a performance dos estimadores bayesianos com os estimadores de máxima verosimilhança do modelo combinado. O trabalho é ilustrado com um exemplo prático

    Nonparametric Inference for Big-But-Biased Data

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    Programa Oficial de Doutoramento en Estatística e Investigación Operativa. 555V01[Abstract] It is often believed that in a Big Data context, given the large amount of data available, the data re ect precisely the underlying population. However, the data are often strongly biased due to the procedure used for obtaining them. In order to reduce the signi cant bias that may appear in Big Data (Big-but- Biased Data, B3D), di erent testing methods for bias detection are used and completely nonparametric estimation methods for bias correction are proposed. Nonparametric estimators for the mean of a transformation of the random variable of interest are considered. When ignoring the biasing weight function, two di erent setups are proposed. In Setup 1 a small-sized simple random sample of the real population is assumed to be additionally observed, while in Setup 2 it is assumed that a twice biased sample of small size is observed. The asymptotic properties of the proposed estimators are extensively studied under suitable limit conditions on the small and the large sample sizes and standard and non-standard asymptotic conditions on the two bandwidths. The performance of the proposed nonparametric estimators is compared with the classical estimators based on the two samples involved in each setup through Monte Carlo simulation studies. Simulation results show that the new mean estimators outperform the classical empirical means for suitable choices of the two smoothing parameters involved. The in uence of these smoothing parameters on the performance of the nal estimators is also studied, exhibiting a striking limit behaviour of their optimal values. In addition, bootstrap bandwidth selection methods for each nonparametric mean estimator are introduced. Finally, the proposed techniques are applied to several real data sets from different areasResumen`] Se acostumbra a pensar que en un contexto de datos de gran volumen, el conjunto de datos refleja fi elmente la población objeto de estudio, dada la gran cantidad de datos disponible. No obstante, en ocasiones estos datos están fuertemente sesgados debido, por lo general, al procedimiento de obtención de los mismos. Con el objetivo de reducir el importante sesgo que puede aparecer en un contexto de datos de gran volumen, se propone el uso de métodos de contraste para la detección de sesgo y se desarrollan métodos de estimación para la corrección del mismo. Se consideran estimadores no paramétricos de la media de una transformación de la variable aleatoria de interés. Se proponen dos escenarios diferentes para abordar el problema de la estimación cuando la función peso que produce el sesgo es desconocida. En el escenario 1, se supone que se observa adicionalmente una muestra aleatoria simple de tamaño pequeño de la población verdadera, mientras que en el escenario 2 se asume que se observa una muestra de tamaño pequeño doblemente sesgada. Las propiedades asintóticas de los estimadores propuestos se estudian ampliamente bajo condiciones límite adecuadas en los tamaños muestrales y bajo condiciones asintóticas estándar y no estándar en los dos parámetros de suavizado. El comportamiento de los estimadores no paramétricos propuestos se compara con el de los estimadores clásicos basados en las dos muestras involucradas en cada escenario a través de estudios de simulación de Monte Carlo. Los resultados de la simulación muestran que los nuevos estimadores de la media mejoran a las medias empíricas clásicas para una elección adecuada de los dos parámetros de suavizado implicados. También se estudia la influencia de los parámetros de suavizado en el funcionamiento de los estimadores, los cuales exhiben un comportamiento límite llamativo en cuanto a sus valores óptimos. Además, se introducen métodos bootstrap para la selección automática de los parámetros de suavizado para cada estimador no paramétrico de la media. Finalmente, las técnicas propuestas se aplican a varios conjuntos de datos reales procedentes de diversas áreas.Resumo Adoitase pensar que nun contexto de datos de gran volume, o conxunto de datos reflicte fielmente a poboación obxecto de estudo, dada a gran cantidade de datos dos que se dispoñen. Non obstante, en moitas ocasións estes datos están fortemente nesgados debido, polo xeral, ao procedemento de obtención dos mesmos. Co obxectivo de reducir o importante nesgo que pode aparecer nun contexto de datos de gran volume, proponse o uso de métodos de contraste para a detección do sesgo e desenvólvense métodos de estimación para a corrección do mesmo. Considéranse estimadores non paramétricos para a media dunha transformación da variable aleatoria de interese. Propóñense dous escenarios diferentes para abordar o problema da estimación cando a función peso que produce o sesgo é descoñecida. No escenario 1, suponse que se observa adicionalmente unha mostra aleatoria simple de tamaño pequeno da poboación verdadeira, mentres que no escenario 2 suponse que se observa unha mostra de tamaño pequeno dobremente sesgada. As propiedades asintóticas dos estimadores propostos son amplamente estudadas baixo condicións límite axeitadas sobre os tamaños mostrais e condicións asintóticas estándar e non estándar sobre os dous parámetros de suavizado. O comportamento dos estimadores non paramétricos propostos comparase co dos estimadores clásicos baseados nas d uas mostras implicadas en cada escenario por medio de estudos de simulaci on de Monte Carlo. Os resultados das simulacións amosan como os novos estimadores da media melloran ás medias empíricas clásicas para escollas axeitadas dos dous parámetros de suavizado implicados. Tamén se estuda a inf uencia dos parámetros de suavizado no funcionamento dos estimadores, amosando un comportamento límite sorprendente en canto os seus valores óptimos. Ademais, introdúcense métodos bootstrap para a selección automática dos parámetros de suavizado para cada estimador non paramétrico da media. Finalmente, as técnicas propostas aplícanse a varios conxuntos de datos reais procedentes de diversas áreas
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