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Shrinkage Estimation Using Ranked Set Samples

机译：使用排名集样本的收缩率估计

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摘要

The purpose of this article is two-fold. First, we consider the ranked set sampling (RSS) estimation and testing hypothesis for the parameter of interest (population mean). Then, we suggest some alternative estimation strategies for the mean parameter based on shrinkage and pretest principles. Generally speaking, the shrinkage and pretest methods use the non-sample information (NSI) regarding that parameter of interest. In practice, NSI is readily available in the form of a realistic conjecture based on the experimenter's knowledge and experience with the problem under consideration. It is advantageous to use NSI in the estimation process to construct improved estimation for the parameter of interest. In this contribution, the large sample properties of the suggested estimators will be assessed, both analytically and numerically. More importantly, a Monte Carlo simulation is conducted to investigate the relative performance of the estimators for moderate and large samples. For illustrative purposes, the proposed methodology is applied to a published data set.
机译：本文的目的是双重的。首先，我们考虑排序集抽样（RSS）估计和检验假设参数的兴趣（人口平均值）。然后，我们提出了基于收缩和预测试原理的均值参数的一些替代估计策略。一般而言，收缩和预测试方法使用有关感兴趣参数的非样本信息（NSI）。在实践中，基于实验者对所考虑问题的知识和经验，可以很容易地以现实猜想的形式获得NSI。在估计过程中使用NSI来构造对目标参数的改进估计是有利的。在此贡献中，将通过分析和数值评估建议的估计量的大样本属性。更重要的是，进行了蒙特卡洛（Monte Carlo）仿真，以研究中，大型样本的估计量的相对性能。出于说明目的，建议的方法应用于发布的数据集。

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