SRS和RSS下加入辅助变量信息后总体均值的比率估计

摘要

考虑到比率估计在SRS中的重要应用，并且目前的研究发现排序集抽样(RSS)比SRS有更好的优越性，且已经把比率估计推广到了RSS上，在传统的SRS比率估计中除了利用辅助变量X的均值Ux的信息外，还可以加入了辅助变量的其它信息，如变异系数Cx、峰度系数βx、一、三分位数qk(k=1，3)来定义新的比率估计.本文主要研究了在SRS加入这些新的信息的基础上，把它类似的推广到RSS下的比率估计，并且分了辅助变量的均值已知和未知两种情况.详细讨论了当辅助变量的均值已知情况下，加入辅助变量的变异系数Cx、峰度系数βx、一、三分位数qk（k=1，3）后SRS和RSS比率估计的均方损失对比，得到RSS的均方损失一致比SRS的均方损失小.且介绍了在当辅助变量的均值未知情况下，加入辅助变量的这些新的信息后SRS和RSS比率估计的处理方法.最后举例给出了在均值已知情况下的数据模拟，得到和理论相同的结论，即在相同的ρ值和n值下得到MSE(RSS)/MSE(RSS)＞1，且RSS的有偏性比SRS的有偏性小的结论.

目录

声明

摘要

第一章 背景及现状分析

1．1 问题的背景

1．2 RSS的研究现状

1．3 本文的结构

第二章 当X的均值UX已知时，Y的均值估计

2．1 均值已知下SRS的比率估计

2．2 均值已知下RSS的比率估计

2．3 均值已知下SRS与RSS的比率估计对比

第三章 当X的均值UX未知时，Y的均值估计

3．1 均值未知下SRS的比率估计

3．2 均值未知下RSS的比率估计

第四章 数据模拟

第五章 结论与展望

参考文献

致谢