Abstract:This study proposes Horvit

Abstract:
This study proposes Horvitz-Thompson ratio estimators for the population mean by using the ratio
estimators based on regression estimator which is presented in Kadilar and Cingi [1]. Mean square
error (MSE)of the proposed Horvitz-Thompson ratio type estimators are obtained and compared with ratio
estimators which are presented by Bacanli and Kadilar [2]. The theoretical results are supported by a
numerical illustration.The findings demonstrate that the proposed Horvitz-Thompson ratio estimators are
more efficient than the estimators of Bacanli and Kadilar

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อ:การศึกษานี้เสนอ estimators ทอมป์สัน Horvitz อัตราส่วนค่าเฉลี่ยของประชากร โดยใช้อัตราส่วนestimators ตามประมาณการถดถอยที่แสดงใน Kadilar และ Cingi [1] ค่าเฉลี่ยกำลังสองข้อผิดพลาด (MSE) ของ estimators ชนิดอัตราส่วนของทอมป์สัน Horvitz เสนอได้ และเปรียบเทียบกับอัตราส่วนestimators ซึ่งนำเสนอ โดย Bacanli และ Kadilar [2] ผลทฤษฎีได้รับการสนับสนุนโดยการภาพตัวเลข ผลการวิจัยแสดงให้เห็นถึงอัตราส่วน estimators เสนอของทอมป์สัน Horvitzมีประสิทธิภาพมากกว่า estimators Bacanli และ Kadilar

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อ:
การศึกษานี้เสนอ Horvitz ธ
อมป์สันประมาณอัตราส่วนประชากรหมายถึงโดยใช้อัตราส่วนประมาณขึ้นอยู่กับการประมาณการการถดถอยซึ่งจะนำเสนอในKadilar และ Cingi [1] หมายถึงตารางข้อผิดพลาด (MSE) ที่เสนออัตราส่วน Horvitz ธ อมป์สันประมาณประเภทจะได้รับและเมื่อเทียบกับอัตราส่วนประมาณซึ่งจะถูกนำเสนอโดยBacanli และ Kadilar [2] ผลทางทฤษฎีได้รับการสนับสนุนโดยการค้นพบ illustration.The ตัวเลขแสดงให้เห็นว่าการเสนอตัวประมาณอัตราส่วน Horvitz ธ อมป์สันที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าประมาณของBacanli และ Kadilar

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทคัดย่อ : การศึกษานี้เสนอ Horvitz ทอมป์สัน
อัตราส่วนต่อประชากรประมาณค่าเฉลี่ยโดยใช้อัตราส่วน
ประมาณตามสรุปซึ่งจะนำเสนอใน kadilar และ cingi [ 1 ] ค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนกำลังสอง ( MSE )
เสนอ Horvitz ทอมป์สันได้รับชนิดและอัตราส่วนประมาณเทียบกับอัตราส่วน
กะ ที่นำเสนอโดย bacanli และ kadilar [ 2 ]ผลทางทฤษฎีที่ได้รับการสนับสนุนโดย
ภาพประกอบตัวเลข ผลการวิจัยแสดงให้เห็นว่า การเสนอ Horvitz ทอมป์สันอัตราส่วนประมาณเป็น
มีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าประมาณ kadilar
bacanli และ