三種廣義排序集抽樣的討論.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文研究隨機選擇的排序集抽樣，一般廣義排序集抽樣和極端排序集抽樣Ⅱ這三種廣義排序集抽樣方法的設計優(yōu)化問題。
　　首先，研究隨機選擇排序集抽樣(MRSS)，將其應用在指數(shù)分布和對數(shù)分布上，得到了兩個分布下的MRSS均值估計的方差。然后，在指數(shù)分布下，與簡單隨機抽樣(SRS)方法的均值估計的方差相比較；在對數(shù)分布下，與均值估計的R-C下界相比較，分別得到了MRSS方法的最優(yōu)設計方案。證明了在一些情形下，MRSS的均值估計比SRS更實用

2、，更有效。
　　其次，提出了一種新的廣義排序集抽樣(GRSS)，給出了該抽樣方法產(chǎn)生的樣本均勻分布分位數(shù)的估計公式，與最優(yōu)線性無偏估計(BLUE)分位數(shù)估計比較。給出了基于新方法和文獻中的方法最小方差無偏估計(MVUE)，簡單估計(SE)和均衡排序集估計(RSS)這三種具體抽樣方法的分位數(shù)估計公式，計算相應的方差和相關系數(shù)，證明了在估計均勻分布的分位數(shù)時，這種新的方法優(yōu)于文獻中的方法。
　　最后，對K元排序集抽樣的一個特例極

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