학술논문
EXPONENTIAL TYPE ESTIMATOR FOR MISSING DATA UNDER IMPUTATION TECHNIQUE
Document Type
Academic Journal
Source
Investigacion Operacional. December, 2022, Vol. 43 Issue 5, p639, 6 p.
Subject
Language
English
ISSN
0257-4306
Abstract
1. INTRODUCTION It is experienced that surveys involving human population (E.g.: medical and social science surveys) often face the problem of non-response. These missing values in turn create complications in [...]
In this paper, we suggest an exponential type estimator for estimation of population mean for missing data under suggested imputation techniques. Family of proposed estimator is obtained for missing data. Expression for Bias and MSE's are acquired in the form of population parameters up to the terms of first order of approximation. Theoretical results depict the superiority of proposed estimator and its family over other estimators. The empirical study in support of theoretical results is also included to verify the results numerically. KEYWORDS: Bias, Mean square error, Missing data, SRSWOR. MSC: 62D05 En este artÃculo, sugerimos un estimador de tipo exponencial para estimar la media poblacional de los datos faltantes bajo las técnicas de imputación sugeridas. Se obtiene la familia de estimadores propuestos para los datos faltantes. La expresión de Bias y MSE se adquiere en forma de parámetros de población hasta los términos de primer orden de aproximación. Los resultados teóricos muestran la superioridad del estimador propuesto y su familia sobre otros estimadores. También se incluye el estudio empÃrico en apoyo de los resultados teóricos para verificar los resultados numéricamente. PALABRAS CLAVE: Sesgo, Error cuadrática medio, Data Faltante, SRSWOR
In this paper, we suggest an exponential type estimator for estimation of population mean for missing data under suggested imputation techniques. Family of proposed estimator is obtained for missing data. Expression for Bias and MSE's are acquired in the form of population parameters up to the terms of first order of approximation. Theoretical results depict the superiority of proposed estimator and its family over other estimators. The empirical study in support of theoretical results is also included to verify the results numerically. KEYWORDS: Bias, Mean square error, Missing data, SRSWOR. MSC: 62D05 En este artÃculo, sugerimos un estimador de tipo exponencial para estimar la media poblacional de los datos faltantes bajo las técnicas de imputación sugeridas. Se obtiene la familia de estimadores propuestos para los datos faltantes. La expresión de Bias y MSE se adquiere en forma de parámetros de población hasta los términos de primer orden de aproximación. Los resultados teóricos muestran la superioridad del estimador propuesto y su familia sobre otros estimadores. También se incluye el estudio empÃrico en apoyo de los resultados teóricos para verificar los resultados numéricamente. PALABRAS CLAVE: Sesgo, Error cuadrática medio, Data Faltante, SRSWOR