Nelineāru parametru izlases kļūdu novērtēšana

Abstract

Maģistra darba uzdevums ir izstrādāt metodoloģiju nelineāru populācijas parametru izlases kļūdu novērtēšanai. Šajā darbā tiks apskatīta izlases kļūdas novērtēšana summārā rādītāja, divu summāro rādītāju attiecības un Džini koeficienta novērtējumiem, bet izstrādāto metodoloģiju var pielietot arī citu populācija parametru izlases kļūdas novērtēšanai. Izlases kļūdas novērtēšanai tiek pielietotas tuvinātās apakšizlašu metodes – atkarīgo gadījuma grupu metode un jackknife metode. Darba rezultātā ir izstrādāta datorprogramma (SPSS vidē) izlases kļūdas novērtēšanai patvaļīgai izlasei ar plašām metožu parametru konfigurācijas iespējām. Darbā ir izmantoti dati no diviem LR Centrālās statistikas pārvaldes organizētajiem pētījumiem – Mājsaimniecību budžeta pētījuma un pētījuma „Eiropas Savienības statistika par ienākumiem un dzīves apstākļiem”.

The task of the master theses is to develop methodology for estimation of sampling error for non-linear statistics. Estimation of sampling error for total, the ratio of two totals and Gini coefficient are considered. However developed methodology could be used also for other statistics. Resampling variance estimation methods are used – dependent random group method and jackknife. The result of the theses is a developed program (in SPSS) for estimation of sampling error for arbitrary sample with broad possibilities of fine-tuning the parameters of methods applied. The data of two sample surveys organised by Central Statistical Bureau of Latvia is used – data of Household Budget Survey and Survey on European Union Statistics on Income and Living Conditions.