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Common Nearly Best Linear Estimates Of Location And Scale Parameters: Normal And Logistic Distributions

机译：位置和尺度参数的常见近似最佳线性估计：正态分布和逻辑分布

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摘要

L'article passe en revue presque tous les meilleurs estimateurs linéaires pour trouver et mesurer les paramètres des distributions normales et logistiques, lesquelles distributions sont basées sur les échantillons entiers. Dans le cas présent, la population d'où sont tirés les échantillons est une population soit normale ou logistique ou encore une combinaison des deux distributions, et les valeurs sont calculées avant de connaître la nature réelle de l'une ou l'autre des deux populations (population normale ou logistique). Le problème discuté dans cet article implique deux types de populations possibles dans un échantillon donné. Des échantillons de taille n=5, 6, 8, et 10 sont utilisés pour valider ces valeurs et leurs variances sont comparées à celles des meilleurs estimateurs linéaires non biaisés pour des distributions normales et logistiques.%Common nearly best linear estimates of location and scale parameters of normal and logistic distributions, which are based on complete samples, are considered. Here, the population from which the samples are drawn is either normal or logistic population or a fusion of both distributions and the estimates are computed when it is not yet known which of the two populations (between the normal and logistic) is true. The problem discussed in this paper involves two possible population types in a given sample. Samples of sizes n=5,6,8,10 and are used to validate these estimates and a comparison of their variances is made with those of the best linear unbiased estimators (BLUEs) for normal and logistic distributions.
机译：本文回顾了几乎所有最佳线性估计量，以发现和测量正态分布和逻辑分布的参数，这些分布是基于整个样本的。在目前的情况下，从中抽取样本的总体是正态或逻辑总体，或者是两种分布的组合，并且在知道两者中一个或另一个的真实本质之前计算了值。人口（正常或后勤人口）。本文讨论的问题涉及给定样本中的两种可能的总体。使用大小为n = 5、6、8和10的样本来验证这些值，并将其方差与最佳正态和逻辑分布的最佳无偏线性估计的方差进行比较。考虑基于完整样本的正态分布和逻辑分布的参数。在这里，从中抽取样本的总体是正态或逻辑总体，或者是两种分布的融合，并且在尚不知道两个总体中的哪一个（正态和逻辑）之间为真时，计算估算值。本文讨论的问题涉及给定样本中的两种可能的总体类型。大小为n = 5,6,8,10的样本用于验证这些估计，并比较它们的方差与正态和逻辑分布的最佳线性无偏估计量（BLUE）的方差。

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