The optimisation of sampling design
View/ Open
Author
Liberts, Mārtiņš
Co-author
Latvijas Universitāte. Fizikas un matemātikas fakultāte
Advisor
Šostaks, Aleksandrs
Date
2013Metadata
Show full item recordAbstract
Izlases 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. The 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.