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A Class of Selection Procedures for Location Parameters Using Sub-sample Medians

机译：利用子样本中位数进行位置参数选择的一类方法

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Let Π~1,..., Π_k be k independent populations and let F_i(x) = F(x - μ_i) be the absolutely continuous cumulative distribution function (cdf) associated with the population, Π_i, i=1,...,k. The problem is to select a subset of k populations containing the one associated with the largest location parameter. A class of subset selection procedures based on sub-sample medians for unequal sample sizes is proposed and compared with the existing procedures in the sense of Pitman asymptotic relative efficiency (ARE), with interesting results. The proposed procedures can approximately be implemented with the help of existing tables. Simulation study is carried out to know the sample size required for the implementation of the proposed class of procedures.
机译：令~~ 1，...，__k为k个独立种群，并令F_i（x）= F（x-μ_i）是与种群associated_i，i = 1，..相关的绝对连续累积分布函数（cdf）。 。，k。问题是要选择k个总体的子集，其中包含与最大位置参数关联的一个子集。提出了一类基于子样本中位数的不等样本量子集选择程序，并从Pitman渐近相对效率（ARE）的意义上将其与现有程序进行比较，得出有趣的结果。所建议的过程可以在现有表格的帮助下大致实现。进行模拟研究是为了了解实施所提议程序类别所需的样本量。

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