两阶段排序集抽样下对称分布位置尺度参数的估计

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在统计推断理论中，简单随机抽样（SRS）方法简单，易于操作，与其对比下，排序集抽样（RSS）虽然需要排序，但是可以以较少的样本量获得较多的信息量。在对参数进行估计时，采用排序集抽样样本要比采用简单随机抽样样本的效果好。基于排序集抽样，衍生出多种抽样方法，比如极端排序集抽样（ERSS），中位数排序集抽样（MRSS），平衡组排序集抽样（BGRSS）等。基于平衡组排序集抽样，参考文献[1]中提出了改进后得到的两阶段排序集抽样（TSBGRSS），并指出在对对称分布位置参数进行估计时，这种方法优于上述其它抽样方法，但是文章中只是给出了一个无偏估计。基于上述考虑，本文沿用两阶段排序集抽样方法，讨论了总体服从位置尺度参数对称分布的条件下次序统计量的期望和方差的性质，同时给出了基于这种抽样下位置参数和尺度参数的最优线性无偏估计量。最后给出了总体服从对称分布时，参考文献[1]中的位置参数μ的估计量与本文给出的μ的最优线性无偏估计量的相对效率。

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作者
石青改;
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作者单位

华中师范大学;

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授予单位华中师范大学;
学科概率论与数理统计
授予学位硕士
导师姓名陈应保;
年度 2015
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类数理统计;
关键词
数理统计; 排序集抽样; 对称分布; 位置参数; 尺度参数; 最优线性无偏估计量;

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