Resumen

En la utilización práctica del esquema de muestreo aleatorio estratificado, el investigador se encuentra con un problema al seleccionar una muestra que maximice la precisión de una media de una población finita bajo una restricción de costos. La asignación del tamaño de la muestra se vuelve complicada cuando se observan más de una característica en cada unidad seleccionada en una muestra. En muchas situaciones de la vida real, una función de costos lineal del tamaño de la muestra no es una buena aproximación al costo real de la encuesta de muestra cuando el costo de desplazamiento entre las unidades seleccionadas en un estrato es significativo. En este artículo, se formula el problema de asignación de muestra en el muestreo aleatorio estratificado multivariado con una función de costos propuesta en una programación matemática no lineal multiobjetivo entera. Se propone un procedimiento de solución utilizando un enfoque de programación objetivo lexicográfico extendido. Se presenta un ejemplo numérico para ilustrar los detalles computacionales y comparar la eficiencia de la asignación de compromiso propuesta.

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Muestreo aleatorio estratificado; Asignación del tamaño de la muestra; Restricción de costos; Muestreo estratificado multivariado; Función de costos; Programación de objetivos
• Keywords:Stratified random sampling; Sample size allocation; Cost constraint; Multivariate stratified sampling; Cost function; Goal programming