• English
    • svenska
  • English 
    • English
    • svenska
  • Login
View Item 
  •   Home
  • Student essays / Studentuppsatser
  • Department of Economics / Institutionen för nationalekonomi med statistik
  • Kandidatuppsatser
  • View Item
  •   Home
  • Student essays / Studentuppsatser
  • Department of Economics / Institutionen för nationalekonomi med statistik
  • Kandidatuppsatser
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Metoder för biaskorrigering vid punktskattning av populationsstandardavvikelsen - En jämförande simuleringsstudie vid normalfördelad population

Bias correction methods for point estimation of the population standard deviation - A comparative simulation study for normal populations

Abstract
Det finns flera olika metoder som har till syfte att korrigera bias vid estimering av populationsstandardavvikelsen för en normalfördelad population. Det är ett ämne som över tid har avhandlats i en rad olika statistiska journaler. Frågan om hur olika metoder för biaskorrigering presterar i förhållande till varandra är inte i samma utsträckning avhandlad i den statistiska litteraturen. Särskilt inte vid liten stickprovsstorlek. Studien syftar till att besvara frågeställningen: Hur väl, avseende bias samt medelkvadratfel, estimeras populationsstandardavvikelsen av metoderna: Bruggers formel, jackknife och icke-parametrisk bootstrap? Detta görs med hjälp av Monte Carlo-simuleringar som approximerar väntevärde och varians för biaskorrigerande stokastiska variabler som utgör estimatorer i studien. Slutsatsen är att populationsstandardavvikelsen estimeras bäst av Bruggers formel. Dessutom frambringar studien ett antal intressanta resultat i kontexten av medelfel samt samplingfördelning för stickprovsstandardavvikelsen. Resultaten visar att den positiva skevheten för samplingfördelningen minskar vid ökad stickprovsstorlek. Medelfelet för stickprovsstandardavvikelsen approximeras väl av både jackknife samt av en approximationsmetod som härrör från C.R Rao.
Degree
Student essay
Other description
There are several different methods that aim to correct bias when estimating the population standard deviation for a normally distributed population. It is a topic that over time has been dealt with in a number of different statistical journals. The question of how different methods for bias correction perform in relation to each other is not dealt with to the same extent in the statistical literature. Especially not when the sample size is small. The study aims to answer the question: How well, in terms of bias and mean square errors, is the population standard deviation estimated by: Brugger's formula, jackknife and non-parametric bootstrap? This is done using Monte Carlo simulations that approximate the expected value and variance for bias correcting stochastic variables that constitute estimators in the study. The conclusion is that the population standard deviation is best estimated by Brugger's formula. In addition, the study produces a number of interesting results in the context of standard error and the distribution of the sample standard deviation. Results show that the positive skew for the distribution of the sample standard deviation decreases with increasing sample size. The standard error of the sample standard deviation is well approximated by both jackknife and by an approximation method which goes back to C.R Rao.
URI
http://hdl.handle.net/2077/69170
Collections
  • Kandidatuppsatser
View/Open
Thesis frame (1.005Mb)
Date
2021-07-09
Author
Raisi, Omid
Wolde-Senbet, Yohanes
Series/Report no.
202107:91
Uppsats
Language
swe
Metadata
Show full item record

DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
Atmire NV
 

 

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

My Account

LoginRegister

DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
Atmire NV