Admisibilidad en muestreo con grafos de incidencia bipartitos
El muestreo en poblaciones finitas ha sido clave en múltiples ámbitos científicos, basando su validez en diseños probabilísticos conocidos, independientemente de las propiedades de la población. Representar la población como un grafo permite incorporar relaciones entre unidades, lo que resulta esencial en métodos no convencionales como el muestreo indirecto, en red o adaptativo, así como en el estudio de estructuras relacionales. En este marco, el muestreo con grafos aborda situaciones donde las unidades de estudio están conectadas y difieren de las unidades de muestreo, pudiendo observarse por múltiples vías. Este trabajo demuestra la existencia de numerosos estimadores admisibles distintos del clásico estimador de Horvitz–Thompson, abriendo la puerta a alternativas válidas en contextos no convencionales.
Palabras clave: muestreo en grafos admisibilidad suficiencia Rao-Blackwellización