Transformación Dual de Variables Auxiliares Mediante el Uso de Valores Atípicos en Muestreo Aleatorio Estratificado

Para estimar la varianza de la población finita de la variable de estudio, este documento propone una clase mejorada de estimadores eficientes utilizando diferentes transformaciones. Cuando se conocen tanto los valores mínimo como máximo de la variable auxiliar y los rangos de la variable auxiliar están asociados con la variable de estudio, estos estimadores son particularmente útiles. Por lo tanto, la precisión de los estimadores puede mejorarse de manera efectiva mediante la utilización de estos rankings. Examinamos las propiedades de la clase propuesta de estimadores, incluyendo sesgo y error cuadrático medio (MSE), utilizando una aproximación de primer orden a través de un método de muestreo aleatorio estratificado. Para determinar el desempeño y validar los hallazgos matemáticamente, se lleva a cabo un estudio de simulación. Basado en los resultados, la clase propuesta de estimadores tiene un mejor rendimiento en términos de error cuadrático medio (MSE) y eficiencia relativa porcentual (PRE) en comparación con otros estimadores en todos los escenarios. Además, con el fin de probar que el rendimiento de la clase mejorada de estimadores es mejor que el de los estimadores existentes, se examinan tres conjuntos de datos en la sección de aplicación.