Een Bayesiaanse blik op gestratificeerde steekproeven heeft voordelen voor de auditor

Koen Derks (), Jacques de Swart () and Ruud Wetzels ()
Additional contact information
Koen Derks: Nyenrode Business Universiteit, Breukelen, Netherlands
Jacques de Swart: Nyenrode Business Universiteit, Breukelen, Netherlands
Ruud Wetzels: Nyenrode Business Universiteit, Breukelen, Netherlands

Maandblad Voor Accountancy en Bedrijfseconomie Articles, 2022, vol. 96, issue 1-2, 37-46

Abstract: Bayesiaanse statistiek is een manier om efficiëntie en transparantie bij gestratificeerde steekproeven te vergroten. De reden hiervoor is dat Bayesiaanse statistiek de auditor dwingt om expliciet te maken welke informatie en kennis gebruikt wordt bij de evaluatie van de steekproef. In dit artikel worden twee belangrijke vormen van voorkennis beschreven die de auditor moet valideren. Vervolgens zijn deze vormen van voorkennis vertaald naar statistische modellen, die worden gebruikt bij het doen van een gestratificeerde steekproef. Afsluitend wordt gedemonstreerd hoe sommige van die modellen kunnen leiden tot nauwkeurigere foutschattingen en een transparantere audit.

Keywords: Audit; Bayesiaanse; statistiek; stratificatie (search for similar items in EconPapers)
Date: 2022
References: View complete reference list from CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
https://mab-online.nl/article/78836/

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:arh:jmabec:v:96:y:2022:i:1-2:p:37-46

DOI: 10.5117/mab.96.78836

Access Statistics for this article

Maandblad Voor Accountancy en Bedrijfseconomie Articles is currently edited by Chris D. Knoops

More articles in Maandblad Voor Accountancy en Bedrijfseconomie Articles from Maandblad Voor Accountancy en Bedrijfseconomie
Bibliographic data for series maintained by Teodor Georgiev ().