Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
The concept of two-phase sampling was first given by Neyman (1938), later on several simple and general regression and ratio estimators have been suggested, starting from Mohanty (1967), Srivastava (1970), Chand (1975), Kiregyera (1980, 84), Mukerjee et al. (1987), Srivastava et al.(1990), Roy (2003)and Samiuddin and Hanif (2006,07). Use of multi-auxiliary information for ratio and regression estimators, were considered, by Olkin (1958), Goswami and Sukhatme (1965), Raj (1965), Rao and Mudholkar (1967), Tripathi (1970, 1976), Tripathi and Ahmed (1995), Sen (1972), Tripathi (1987), Singh and Namjoshi (1988), Tripathi and Khattree (1989), Tripahi and Chaubey (1993), Ahmed (2003), Martin and Steven (2004) and Ahmad at el. (2008). In this monograph we have provided general classes of regression and ratio estimators for two-phase and multi-phase sampling using multi-auxiliary variables for estimating single as well as multiple variables of interest.The theoretical developments provided in this monograph can be useful in multipurpose surveys in which the problem is to estimate population means of several variables simultaneously in the field like agricultural, forestry etc.