Dergiler / Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi / 2019 / Cilt: 23 - Sayı: 0
Tabakalı Tesadüfi Örneklemede Doğrusal Olmayan Maliyet Kısıtı Altında Yeni bir Güç Paylaştırma Yöntemi
- Sayfa
- 99–107
- DOI
- —
Özet
Yığın heterojen olduğunda, yığın parametrelerini tahmin etmek için genellikle tabakalı tesadüfi örnekleme tercih edilir. Tabakalı tesadüfi örneklemede çok sayıda örnek paylaştırma yöntemi bulunmaktadır. Bununla birlikte, örnek paylaştırma yöntemlerinin çoğu tabakalardan birim seçme maliyetini ihmal etmekte ya da bütün tabakalar için eşit varsaymaktadır. Bankier da maliyet fonksiyonunu göz önüne almayan bir güç paylaştırma yöntemi önermiştir [1]. Bununla birlikte uygulamalarda, maliyetin olmadığı durumlarla karşılaşmak yok denecek kadar azdır. Bu yüzden, paylaştırma işlemi için maliyeti göz önüne almak daha gerçekçi bir yaklaşım olacaktır. Bu çalışmada, Bankier’ın modeline doğrusal olmayan maliyet kısıtını ekleyen yeni bir güç paylaştırma yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntemin performansı, farklı model parametreleri ve parametrelerin farklı durumları için 2012 TUİK Yapısal İş İstatistikleri verisi kullanılarak incelenmiştir.
Abstract
When the population is heterogeneous, stratified random sampling is generally preferred for estimation the population parameters. There are a lot of sample allocation methods in stratified random sampling. However, most of sample allocation methods ignore the selection cost or assume the selection cost as equal in all strata. Bankier also suggested a power allocation method without considering the cost function [1]. However, in real life applications, it is very rare to come across such cases. Therefore, it would be more realistic to take the cost into account for allocation procedures. In this study, a new power allocation method is proposed by taking into account a non-linear cost function constraint in Bankier’s method. The Neyman allocation and square root allocation results are also obtained by using this new allocation method. The performance of the proposed method is examined for different model parameters and their different cases using data from 2012 Structural Business Survey of TURKSTAT.