El estimador de regresión generalizado en el modelo de superpoblación p-insesgadez asintónica y robustez

Abstract

Consideramos el modelo de superpoblación lineal múltiple y tomamas como estimador de la media poblacional el estimador de regresión generalizado. Estudiamos la p-insesgadez asintótica de este estimador bajo ciertas condiciones y vemos que, con condiciones algo más restrictivas que las anteriores, se Ilega a determinar métodos de selección de diseños de muestreo que, junto con el estimador de regresión generalizado, constituyen estrategias robustas frente a fallos de especificación de la matri^ de variables explicativas. Introducimos, así, ciertas modificaciones al trabajo realizado por Robinson y Sárndal (1983)

We consider the model of multiple linear superpopulation and take as the estimator of the population average, the generalized regression estimator. We study this estimator's asymptotic p-unbiasedness under certain conditions and we state that, in conditions that are slightly more restrictive than the previous ones, it is possible to determine selection methods for sample designs which, together with the generalized regression estimator, are robust strategies against specification errors of the explicative variabies matrix