Resumen

Este estudio sugiere una nueva familia óptima de estimadores de tipo exponencial para estimar la media poblacional en muestreo aleatorio estratificado. Estos estimadores se basan en medidas tradicionales y no tradicionales de información auxiliar. Se derivan expresiones para el sesgo, el error cuadrático medio y el error cuadrático medio mínimo de los estimadores propuestos hasta el primer orden de aproximación. Se observa que los estimadores propuestos tienen un mejor rendimiento que los estimadores tradicionales (sesgado, de razón combinada y de regresión combinada) y otros estimadores recientes. Se utiliza un conjunto de datos reales para resaltar la aplicabilidad de los estimadores propuestos. Además, se realiza un estudio de simulación para evaluar el rendimiento de la nueva familia en comparación con otros estimadores.

• Materias:Internet de las cosas Algoritmo iterativo Algoritmo de evaluación Viga viscoelástica Lenguaje de programación
• Subjects:Internet of things Iterative algorithm Evaluation algorithm Viscoelastic beam Programming language
• Palabras claves:Estudio; Estimadores de tipo exponencial; Media poblacional; Información auxiliar; Sesgo; Error cuadrático medio
• Keywords:Study; Exponential-type estimators; Population mean; Auxiliary information; Bias; Mean square error