Show simple item record

dc.contributor.advisorŠostaks, Aleksandrsen_US
dc.contributor.authorLiberts, Mārtiņšen_US
dc.contributor.otherLatvijas Universitāte. Fizikas un matemātikas fakultāteen_US
dc.date.accessioned2015-01-12T06:50:04Z
dc.date.available2015-01-12T06:50:04Z
dc.date.issued2013en_US
dc.identifier.other34527en_US
dc.identifier.urihttps://dspace.lu.lv/dspace/handle/7/4849
dc.descriptionElektroniskā versija nesatur pielikumusen_US
dc.description.abstractIzlases apsekojumu mērķis ir iegūt pietiekami augstas precizitātes populācijas parametru novērtējumus ar iespējami mazām izmaksām. Izlases dizaina izvēle parasti ir sarežģīts uzdevums, jo sagaidāmā novērtējumu precizitāte un sagaidāmās datu vākšanas izmaksas nav zināmas. Analītiskas metodes bieži nav iespējams izmantot izlases dizaina sarežģītības vai datu vākšanas procesa sarežģītības dēļ. Promocijas darba mērķis ir izstrādāt matemātisku aparātu, kas ļauj salīdzināt patvaļīgi izvēlētus dizainus pēc sagaidāmās novērtējumu precizitātes un datu vākšanas izmaksām. Izstrādātais aparāts izmanto mākslīgu populācijas datu ģenerēšanu, izlases apsekojumu metodoloģiju, apsekojuma izmaksu modelēšanu, Monte Karlo simulāciju eksperimentus un citas metodes. Aparāts ir pielietots Latvijas Darbaspēka apsekojuma izmaksu efektivitātes analīzei.en_US
dc.description.abstractThe aim of sample surveys is to obtain sufficiently precise estimates of population parameters with low cost. The expected precision of estimates and the expected data collection cost are usually unknown making the choice of sampling design a complicated task. Analytical methods can not be used often because of the complexity of the sampling design or data collection process. The aim of this thesis is to develop a mathematical framework to compare arbitrary sampling designs with respect to the expected precision of estimates and data collection cost. As a result a framework is developed, which employs artificial population data generation, survey sampling techniques, survey cost modelling, Monte Carlo simulation experiments and other techniques. The framework is applied to analyse the cost efficiency of the Latvian Labour Force Survey.en_US
dc.language.isoengen_US
dc.publisherLatvijas Universitāteen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectMatemātikaen_US
dc.subjectMathematicsen_US
dc.subjectcost efficiency
dc.subjectsimulation study
dc.subjectsurvey cost estimation
dc.subjectsurvey methodology
dc.subjectvariance estimation
dc.subjectapsekojumu izmaksu novērtējums
dc.subjectizlases apsekojumu metodoloģija
dc.subjectizmaksu efektivitāte
dc.subjectnovērtētāju dispersija
dc.subjectsimulāciju eksperiments
dc.titleThe optimisation of sampling designen_US
dc.title.alternativeIzlases dizaina optimizācijaen_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisen_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record