Model-Dependent and Design-Dependent Sampling Procedures: A Simulation Study
Lingua: inglese
Editore: Forgotten Books, 2024
- Brossura
- Nuovo
Da: Forgotten Books, London, Regno UnitoForgotten Books
Venditore AbeBooks dal 2 giugno 2021
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Print on Demand. This book delves into the complex relationship between forest inventory procedures and the models used to interpret data. The author delves into the strengths and weaknesses of both design-dependent and model-dependent sampling, providing valuable insights for professionals in the field. The book also examines traditional approaches to sampling and introduces new strategies that integrate both design and weighted regression estimators. A key focus is on variance estimation in complex sampling scenarios, addressing the challenges and proposing reliable methods. The author places emphasis on the importance of understanding the underlying assumptions and limitations of different sampling techniques. By providing a comprehensive overview of the topic and practical guidance, this book serves as an invaluable resource for foresters, researchers, and practitioners seeking to optimize their inventory methods and gain deeper insights into forest ecosystems. This book is a reproduction of an important historical work, digitally reconstructed using state-of-the-art technology to preserve the original format. In rare cases, an imperfection in the original, such as a blemish or missing page, may be replicated in the book.…
Codice articolo 9781390409574_0
- Titolo
- Model-Dependent and Design-Dependent Sampling Procedures: A Simulation Study
- Autore
- Hans T. Schreuder, H. G. Li
- Editore
- Forgotten Books
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- New
- Tipo di libro
- print-on-demand item
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1390409570
- ISBN 13
- 9781390409574
- Cataloghi dei venditori
- Statistics
If not enough is known about the relationship between y and x to correct for imbalance in the sample, then a sample should be balanced on average, with respect to x such as in random sampling. A Iachan (1985) noted that the ratio-of-means estimator T can be badly biased. For example, for the model-based expectation (denoted by E2)
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Forgotten Books
London, Regno Unito
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