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Minimax Solutions in Sampling from Finite Populations (Lecture Notes in Statistics) (v. 64) (Lecture Notes in Statistics, 64, Band 64) - Softcover
Inhaltsangabe
1: Decision Theoretic Foundations in Survey Sampling.- 1.1 General Definitions in Survey Sampling.- 1.2 Examples of Sampling Strategies.- 1.3 Classes of Strategies.- 1.4 Admissible Strategies.- 1.5 Superpopulation Models and Blu Predictors.- 1.6 Bayes Estimators.- 1.7 Minimax Strategies.- 1.8 A Modified Minimax Rule.- 1.9 Conditional Minimax Rules.- 1.10 Supplements.- 2: Minimax Solutions in Permutation Invariant Parameter Spaces.- 2.1 The Permutation Model.- 2.2 Supplements and Generalizations.- 3: The Cuboid as Parameter Space.- 3.1 The Scott Smith Solution.- 3.2 Lover Bounds.- 3.3 Some Special Cases.- 3.4 Representative Minimax Solutions.- 3.5 Unbiased Minimax Solutions.- 3.6 Conditional Minimax Estimators.- 4: The HH- Space as Parameter Space.- 4.1 HT- Strategy Versus HH- Strategy.- 4.2 Conditions for a Gain in Efficiency.- 4.3 Minimax Solutions Using the HT- Estimator.- 4.4 Modified Minimax Solutions Using the HT- Estimator.- 4.5 Minimax Solutions in General Classes of Strategies.- 5: The Generalized HH- Space as Parameter Space.- 5.1 Determination of the Relevant Parameter Space.- 5.2 A Modified Minimax Estimator.- 5.3 Conditional Minimax Estimators.- 5.4 Examples.- 5.5 The Blu Property of the Modified and Conditional Minimax Estimator.- 5.6 The Modified and Conditional Estimator as Bayes Estimator.- 5.7 Sampling Designs With Constant Risk.- List of Notation.
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Minimax Solutions in Sampling from Finite Populations Lecture Notes in Statistics , v. 64
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Minimax Solutions in Sampling from Finite Populations
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -1: Decision Theoretic Foundations in Survey Sampling.- 1.1 General Definitions in Survey Sampling.- 1.2 Examples of Sampling Strategies.- 1.3 Classes of Strategies.- 1.4 Admissible Strategies.- 1.5 Superpopulation Models and Blu Predictors.- 1.6 Bayes Estimators.- 1.7 Minimax Strategies.- 1.8 A Modified Minimax Rule.- 1.9 Conditional Minimax Rules.- 1.10 Supplements.- 2: Minimax Solutions in Permutation Invariant Parameter Spaces.- 2.1 The Permutation Model.- 2.2 Supplements and Generalizations.- 3: The Cuboid as Parameter Space.- 3.1 The Scott Smith Solution.- 3.2 Lover Bounds.- 3.3 Some Special Cases.- 3.4 Representative Minimax Solutions.- 3.5 Unbiased Minimax Solutions.- 3.6 Conditional Minimax Estimators.- 4: The HH- Space as Parameter Space.- 4.1 HT- Strategy Versus HH- Strategy.- 4.2 Conditions for a Gain in Efficiency.- 4.3 Minimax Solutions Using the HT- Estimator.- 4.4 Modified Minimax Solutions Using the HT- Estimator.- 4.5 Minimax Solutions in General Classes of Strategies.- 5: The Generalized HH- Space as Parameter Space.- 5.1 Determination of the Relevant Parameter Space.- 5.2 A Modified Minimax Estimator.- 5.3 Conditional Minimax Estimators.- 5.4 Examples.- 5.5 The Blu Property of the Modified and Conditional Minimax Estimator.- 5.6 The Modified and Conditional Estimator as Bayes Estimator.- 5.7 Sampling Designs With Constant Risk.- List of Notation. 140 pp. Englisch. Bestandsnummer des Verkäufers 9780387973586
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -1: Decision Theoretic Foundations in Survey Sampling.- 1.1 General Definitions in Survey Sampling.- 1.2 Examples of Sampling Strategies.- 1.3 Classes of Strategies.- 1.4 Admissible Strategies.- 1.5 Superpopulation Models and Blu Predictors.- 1.6 Bayes Estimators.- 1.7 Minimax Strategies.- 1.8 A Modified Minimax Rule.- 1.9 Conditional Minimax Rules.- 1.10 Supplements.- 2: Minimax Solutions in Permutation Invariant Parameter Spaces.- 2.1 The Permutation Model.- 2.2 Supplements and Generalizations.- 3: The Cuboid as Parameter Space.- 3.1 The Scott Smith Solution.- 3.2 Lover Bounds.- 3.3 Some Special Cases.- 3.4 Representative Minimax Solutions.- 3.5 Unbiased Minimax Solutions.- 3.6 Conditional Minimax Estimators.- 4: The HH- Space as Parameter Space.- 4.1 HT- Strategy Versus HH- Strategy.- 4.2 Conditions for a Gain in Efficiency.- 4.3 Minimax Solutions Using the HT- Estimator.- 4.4 Modified Minimax Solutions Using the HT- Estimator.- 4.5 Minimax Solutions in General Classes of Strategies.- 5: The Generalized HH- Space as Parameter Space.- 5.1 Determination of the Relevant Parameter Space.- 5.2 A Modified Minimax Estimator.- 5.3 Conditional Minimax Estimators.- 5.4 Examples.- 5.5 The Blu Property of the Modified and Conditional Minimax Estimator.- 5.6 The Modified and Conditional Estimator as Bayes Estimator.- 5.7 Sampling Designs With Constant Risk.- List of Notation.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 140 pp. Englisch. Bestandsnummer des Verkäufers 9780387973586
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 1: Decision Theoretic Foundations in Survey Sampling.- 1.1 General Definitions in Survey Sampling.- 1.2 Examples of Sampling Strategies.- 1.3 Classes of Strategies.- 1.4 Admissible Strategies.- 1.5 Superpopulation Models and Blu Predictors.- 1.6 Bayes Estimators.- 1.7 Minimax Strategies.- 1.8 A Modified Minimax Rule.- 1.9 Conditional Minimax Rules.- 1.10 Supplements.- 2: Minimax Solutions in Permutation Invariant Parameter Spaces.- 2.1 The Permutation Model.- 2.2 Supplements and Generalizations.- 3: The Cuboid as Parameter Space.- 3.1 The Scott Smith Solution.- 3.2 Lover Bounds.- 3.3 Some Special Cases.- 3.4 Representative Minimax Solutions.- 3.5 Unbiased Minimax Solutions.- 3.6 Conditional Minimax Estimators.- 4: The HH- Space as Parameter Space.- 4.1 HT- Strategy Versus HH- Strategy.- 4.2 Conditions for a Gain in Efficiency.- 4.3 Minimax Solutions Using the HT- Estimator.- 4.4 Modified Minimax Solutions Using the HT- Estimator.- 4.5 Minimax Solutions in General Classes of Strategies.- 5: The Generalized HH- Space as Parameter Space.- 5.1 Determination of the Relevant Parameter Space.- 5.2 A Modified Minimax Estimator.- 5.3 Conditional Minimax Estimators.- 5.4 Examples.- 5.5 The Blu Property of the Modified and Conditional Minimax Estimator.- 5.6 The Modified and Conditional Estimator as Bayes Estimator.- 5.7 Sampling Designs With Constant Risk.- List of Notation. Bestandsnummer des Verkäufers 9780387973586
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