SubjectsSubjects(version: 850)
Course, academic year 2019/2020
   Login via CAS
Survey Sampling - NMST438
Title in English: Výběrová šetření
Guaranteed by: Department of Probability and Mathematical Statistics (32-KPMS)
Faculty: Faculty of Mathematics and Physics
Actual: from 2018 to 2019
Semester: winter
E-Credits: 5
Hours per week, examination: winter s.:2/2 C+Ex [hours/week]
Capacity: unlimited
Min. number of students: unlimited
State of the course: taught
Language: Czech
Teaching methods: full-time
Guarantor: RNDr. Pavel Charamza, CSc.
Class: M Mgr. PMSE
M Mgr. PMSE > Povinně volitelné
Classification: Mathematics > Probability and Statistics
Pre-requisite : NMSA407
Annotation -
Last update: T_KPMS (12.05.2014)
Basic methods of probability sampling from finite populations. Estimation of characteristics of finite populations. Applications in sampling surveys.
Aim of the course -
Last update: RNDr. Jitka Zichová, Dr. (12.04.2018)

To explain basic concepts and methods of finite populations sampling and applications to sample survey.

Course completion requirements - Czech
Last update: RNDr. Jitka Zichová, Dr. (18.04.2018)

Podmínkou pro udělení zápočtu a zakončení předmětu je minimálně 80% účast na cvičení a prezentace v rámci cvičení na tématické okruhy:

1) faktorová analýza, zpracování dat výběrových šetření

2) porovnání statistických chyb

3) výběrový plán

4) vážení

Literature - Czech
Last update: T_KPMS (12.05.2014)

Cochran, W. G. (1977). Sampling Techniques. Wiley, New York. Third Edition

Čermák, V.: Výběrové statistické zjišťování. SNTL Praha, 1980

Särndal, C.-E., Swensson, B., and Wretman, J. (1992). Model Assisted Survey Sampling. Springer, New York.

Vorlíčková, D. (1985). Výběry z konečných souborù. Univerzita Karlova. Skripta

Teaching methods -
Last update: T_KPMS (12.05.2014)

Lecture+exercises.

Requirements to the exam - Czech
Last update: RNDr. Jitka Zichová, Dr. (18.04.2018)

K úspěšnému složení zkoušky je potřeba zvládnout učivo v odpředneseném rozsahu a to zejména oblasti

1) Základní pojmy a definice z oblasti výběrových šetření

2) Metody odhadu úhrnu a průměru při různých výběrových plánech (prostý, poissonovský, zamítací, postupný, systematický, oblastní, vícestupňový)

3) Metody odhadu chyby odhadů úhrnu a průměru

4) Asymptotické vlastnosti odhadů

5) Poměrové odhady

6) Reprezentativita výběru a algoritmy vážení

Zkouška je ústní. Posluchači musí prokázat pochopení problematiky a schopnost odvodit základní vztahy odpřednesené na přednášce. Důraz bude kladen na aplikace látky zejména v oblasti výzkumů veřejného mínění.

Syllabus -
Last update: T_KPMS (12.05.2014)

1. Basic concepts: Population, sampling frame. population vs. sampling total and mean.

2. Simple random sampling without replacement.

3. Systematic sampling.

4. Sampling with unequal probabilities - Poisson sampling and its modifications.

5. Stratified sampling and optimal allocation.

6. Model assisted estimation - ratio and regression estimators, calibration model.

7. Cluster and two-stage sampling.

8. Nonresponse.

Entry requirements -
Last update: RNDr. Jitka Zichová, Dr. (14.05.2019)

The basics of Probability Theory and Mathematical Statistics based on the first year of Master Program. Notions: probability distribution, distribution characteristics, conditional expectation and variance. Further it is assumed the knowledge of the basics of R or Python environment with respect to the data exploration - basic objects, regression analysis, exploratory analysis (Box-whisker plots, histograms, ...).

 
Charles University | Information system of Charles University | http://www.cuni.cz/UKEN-329.html