排序集下位置尺度分布族的参数估计

摘要

在统计推断中，排序集抽样(RSS）与简单随机抽样(SRS）相比，能够以较少的样本量获得同等信息量或相同样本量获得较多的信息量，用排序集抽样(RSS）样本对参数的估计比采用简单随机抽样(SRS)样本估计相应参数的效果好，而有时对排序集抽样（RSS)而言，较大的顺序统计量很难准确度量，而较小的顺序统计量则容易度量，且在对称分布的条件下，较小的顺序统计量可以反映较大顺序统计量的部分信息。基于上述考虑，本文在总体分布为对称分布下提出了新的抽样方法，将排序集抽取双对角线的方法改为抽取主对角线的左半部分和次对角线的左半部分，讨论了总体服从位置尺度参数分布的条件下次序统计量的期望和方差的性质，并给出了在新的抽样方法下总体服从相应的位置尺度参数对称分布时位置参数和尺度参数的最优线性无偏估计量。验证了Sibel Balci and Aysen D.Akkaya的文献中总体服从配对形式下尺度参数的最优线性无偏估计量与采用本文方法导出对应总体下尺度参数的最优线性无偏估计量相同，最后给出总体服从位置尺度对称分布时主对角线排序集抽样下位置参数μ、尺度参数σ的最优线性无偏估计量与新抽样方法下位置参数μ、尺度参数σ的最优线性无偏估计量的标准相对效率。

目录

声明

摘要

1．概述

1．1 背景与引言

1．2 RSS的研究思路

1．3 本文主要解决的问题

2．对称分布下次序统计量的期望和方差性质

3．新抽样方法下参数的估计

3．1 问题的提出

3．2 新的抽样方法

3．3 新抽样方法下参数的估计

3．3．1 对位置参数μ的估计

3．3．2 对尺度参数σ的估计

3．4 双对角线抽样方法下尺度参数σ的最优线性无偏估计量

3．4．1 实例说明

4．数据模拟

附录

参考文献

致谢