Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2011 |
| Autor(a) principal: |
Fernandes Campos Coêlho, Hémilio |
| Orientador(a): |
Ferraz, Cristiano |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6023
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Resumo: |
A abordagem de cadastro duplo envolve um levantamento amostral onde dois cadastros são utilizados com o propósito de fornecer maior cobertura e identificar elementos de uma única população-alvo. Tal abordagem tem sido vastamente utilizada na literatura em situações onde um único cadastro não consegue fornecer cobertura completa da população-alvo, ou ainda, quando há diferenças de custo de amostragem realizada em cada um dos cadastros disponíveis. Esta tese estuda estratégias de inferência assistida por modelos aplicadas à abordagem de cadastro duplo, propondo estimadores do tipo regressão generalizado. Variáveis auxiliares são consideradas disponíveis em ambos os cadastros e utilizadas no processo de estimação para aumentar a precisão de estimativas. As propriedades de consistência, centralidade assintótica e erro quadrático médio assintótico dos novos estimadores propostos são apresentadas e uma simulação é realizada para analisar sua eficiência relativa a estimadores já propostos na literatura, sob a situação em que um plano de amostragem aleatória simples é aplicado em cada um dos cadastros. Os estimadores propostos têm potencialidade de aplicação direta em diversas áreas, como a de pesquisa agropecuária |
