¹University of Almería, Math Department, Almería, España. Professor. Email: spuertas@ual.es
²University of Granada, Department of Statistics and Operational Research, Granada, España. Professor. Email: arcos@ugr.es
³University of Almería, Math Department, Almería, España. Ph.D. Research Assistant. Email: hmartinez@ual.es
⁴Texas A&M University-Kingsville, Department of Mathematics, Kingsville Texas, United States. Associate Professor. Email: sarjinder.singh@tamuk.edu

This paper considers the problem of estimating the population proportion of a categorical variable using the calibration framework. Different situations are explored according to the level of auxiliary information available and the theoretical properties are investigated. A new class of estimator based upon the proposed calibration estimators is also defined, and the optimal estimator in the class, in the sense of minimal variance, is derived. Finally, an estimator of the population proportion, under new calibration conditions, is defined. Simulation studies are considered to evaluate the performance of the proposed calibration estimators via the empirical relative bias and the empirical relative efficiency, and favourable results are achieved.

Key words: Auxiliary Information, Calibration, Estimators, Finite Population, Sampling Design.

El artículo considera el problema de la estimación de la proporción poblacional de una variable categórica usando como marco de trabajo la calibración. Se exploran diferentes situaciones de acuerdo con la información auxiliar disponible y se investigan las propiedades teóricas. Una nueva clase de estimadores basada en los estimadores de calibración propuestos también es definida y el estimador óptimo en la clase, en el sentido de varianza mínima, es obtenido. Finalmente, un estimador de la proporción poblacional, bajo nuevas condiciones de calibración es también propuesto. Estudios de simulación para evaluar el comportamiento de los estimadores calibrados propuestos a trav\es del sesgo relativo empírico y de la eficiencia relativa empírica son incluidos, obteniéndose resultados satisfactorios.

Palabras clave: calibración, diseño muestral, estimadores, información auxiliar, población finita.

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