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【24h】

A new ranked set sample estimator of variance

机译：一个新的排名集样本方差估计量

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In experimental settings where measuring an observation is expensive, but ranking a small subset of observations is relatively easy, ranked set sampling can be used to increase the precision of estimators. This new estimator of the variance for ranked set sample data is shown to be unbiased and more efficient than Stokes' estimator (Ref. 1) for small-to-moderate sample sizes, even when the underlying distribution is nonnormal and the judgment rankings are not perfect and asymptotically equivalent to Stokes' estimator. It is also shown that this estimator is more efficient than the usual sample variance from a simple random sample. A test to determine the effectiveness of the judgment ordering process is also proposed. (12 refs.)
机译：在测量观察值昂贵但对观察值的一小部分进行排序相对容易的实验环境中，可以使用排序集采样来提高估计量的精度。对于中小样本量，即使基础分布是非正态的并且判断等级不是标准的，对于排序的样本数据，这种新的方差估计量也显示出比斯托克斯估计量（参考1）更公正和更有效。完美且渐近地等同于斯托克斯的估计。还显示出该估计器比来自简单随机样本的通常样本方差更有效。还提出了一种确定判断命令过程有效性的测试。 （12个参考）

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