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.
Surveys dealing with multiple observations spread over time are defined as longitudinal surveys. When one is concerned about estimates of population sub-groups in longitudinal surveys, particularly the pattern of changes at individual level as well as aggregate level over time, the techniques of small areas estimation (SAE) can possibly be employed to achieve the above goal. In this book, it has been attempted to propose methodology for estimation of population parameters in longitudinal surveys with special reference to small area and study the temporal patterns of changes in population parameters. Direct, synthetic and composite estimators have been proposed to estimate the population mean of small area for specific points of time. It also provides detail of mean square errors (MSE) of the proposed estimator. The relative efficiencies of the proposed estimators are illustrated with an empirical data collected through surveys.