i.uoh.oru.V2007.20201 ST406A 2026-06-21T05:09:48 2022-09-15 Kursens första del ger de allmänna grunderna för designbaserad inferens vid urval från ändliga populationer. Begreppen sampling design, inklusionssannolikheter, indikatorvariabler för sampelmedlemskap, (design)väntevärde, (design)varians och (design)kovarians introduceras. Horvitz-Thompson-estimatorn för en populationstotal presenteras och diskuteras. De generella resultaten tillämpas på ett flertal ofta använda urvalsdesigner. Vidare diskuteras estimation av kvoter och medianer. Kursens andra del introducerar generell differens- och regressionsestimation vid godtyckliga urvalsdesigner. Dessa estimatorer inkorporerar explicit hjälpinformation i syfte att uppnå effektivare estimation. De generella resultaten tillämpas på några ofta använda elementurvalsdesigner. Kursens tredje del ger en första introduktion dels till estimation för domäner (redovisningsgrupper), dels till generell tvåfassamplingteori och dess tillämpning på vissa bortfallsproblem. The first part of the course gives the basic foundations of design based inference when sampling from finite populations. Concepts, such as sampling design, inclusion probabilities, the sample membership indicators, (design)expectations, (design)variance and (design)covariance are introduced. The Horvitz-Thompson estimator for a population total is introduced and discussed. The general results are applied to several sampling designs, often used in practice. Moreover, estimation of ratios and medians are discussed. In the second part of the course the difference estimator and regression estimator are introduced for an arbitrary sampling design. These estimators incorporate auxiliary information explicitly, with a view to achieving more efficient estimations. The general results are applied to some often used element sampling designs. The third part of the course gives an introduction to estimation of domains (subpopulations) as well as the theory of two-phase sampling and its applications to certain problems of non-response. Assessment:Written examination, active participation in seminars and compulsory assignments.

false 7.5 Statistik på grundnivå om 90 högskolepoäng där ett självständigt arbete om 15 högskolepoäng ingår. Alternativt 30 högskolepoäng i statistik och 60 högskolepoäng i matematik samt Statistik, Statistisk teori, avancerad nivå, 7,5 högskolepoäng. Dessutom krävs Engelska 6/Engelska B. First-cycle courses of 90 credits in statistics, including an independent project of 15 credits, alternatively 30 credits are for studies in statistics and 60 credits for mathematics, as well as the course Statistics, Statistical Theory, second cycle, 7.5 credits. The applicant must also have qualifications corresponding to the course "English 6" or "English B" from the Swedish Upper Secondary School. uh