对称分布下中位数排序集样本均值的有效性证明

总体均值的估计在整个抽样理论里扮演着无可争议的主角,而估计的好坏很大程度上依赖于抽样设计.文章从理论上证明了在对称分布下,基于中位数排序集抽样的样本均值作为总体均值的估计比简单随机抽样下样本均值作为总体均值的估计更有效.小样本情形下的两个数值例子和一个实例进一步验证了这个理论结果.     

排序集抽样下Inverse Rayleigh分布的Fisher信息量及其在参数估计中的应用

文章分别在简单随机抽样和排序集抽样下研究了Inverse Rayleigh分布中对应样本所含刻度参数θ的Fisher信息量.数值结果表示,同等样本容量的排序集样本比简单随机样本提供更多关于θ的信息.接着分别基于简单随机样本和排序集样本构造了θ的一些优良估计,并对估计结果进行了数值比较.     

优良抽样设计下总体均值的比率估计

当研究目标的实际测量具有不可修复的破坏性或耗资巨大时,有效的抽样设计将是一项重要的研究课题.在统计推断方面,排序集抽样被视为一种更为有效的收集数据的方式.极值排序集抽样(ERSS)是一种改进的排序集抽样.文章在ERSS下研究了总体均值的比率估计.以正态分布为例,比较了简单随机抽样和ERSS下比率估计的相对效率.数值结果表明ERSS下的比率估计优于简单随机抽样下的比率估计.     

动态极值排序集抽样设计下Inverse Rayleigh分布的Fisher信息量及其在参数估计中的应用

在统计推断里,参数估计的好坏很大程度上依赖于抽样设计,所以有效的抽样设计将是一项重要的研究课题.本文分别在简单随机抽样(SRS)和动态极值排序集抽样(MERSS)下研究了Inverse Rayleigh分布中参数的一些优良估计.数值结果显示MERSS估计比SRS估计更有效.     

优良抽样设计下Logistic分布中参数的极大似然估计

当研究目标的实际测量具有不可修复的破坏性或耗资巨大时,有效的抽样设计将是一项重要的研究课题.在统计推断方面,排序集抽样(RSS)被视为一种比简单随机抽样(SRS)更为有效的收集数据的方式.动态极值RSS (MERSS)是一种修正的RSS.文章在SRS和MERSS下研究了Logistic分布中参数的极大似然估计(MLEs).在这两种抽样下证明了该分布中位置参数和刻度参数的MLEs的存在性和唯一性,并计算了所含参数的Fisher信息量和Fisher信息矩阵.比较了这两种抽样下对应估计的渐近效率.数值结果表明MERSS下的MLEs一致优于SRS下的MLEs.     

三种抽样设计下Inverse Exponential分布中参数的优良估计

Inverse Exponential (IE)分布作为一种寿命模型,在生存分析中起着重要作用.文章分别在简单随机抽样(SRS),排序集抽样(RSS)和基于Fisher信息量最大RSS (RSSF)下构造了IE分布中参数λ的一些优良估计.数值结果表明,使用同等样本容量的RSS样本和RSSF样本构造的RSS估计和RSSF估计比SRS估计有效.