【摘要】排序集抽样(Rankedsetsampling简称RSS)在许多种情况下是一种比简单随机抽样(Simplerandomsampling简称SRS)更为有效的数据收集方式,因此从上世纪九十年代起基于排序集抽样方法的统计推断越来越受到人们的重视,发展至今,在假设检验、参数估计以及非参数统计方面都有了不少的研究成果。就统计推断而言,用样本的均值来估计总体的均值无疑是最基础且重要的。Amber(2 […]

【摘要】抽样调查是获取数据的重要方法.由于研究实际问题的需要,McIntyre(1952)提出了排序集抽样(RSs),在此基础上又衍生出了许多新的排序集抽样方法.如极值排序集抽样(ERSS),中位数排序集抽样(MRSS),稳健的极值排序集抽样(RERSS)与双稳健的极值排序集抽样(DRERSS).本文主要讨论在上述排序集抽样下对总体中位数估计的效率问题.考虑到所用抽样方法的特殊性,传统的针对简单随 […]

【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 […]

【摘要】在这篇文章中,主要研究帕累托分布的形状参数α的估计问题。研究分两种情况：(1)尺度参数c己知时α的估计(2)尺度参数c未知时α的估计。由于c已知时对形状参数α的估计已经有人做过很详细的研究,而当c未知时的情况却没有那么深入研究,所以本文的重点放在c未知时α估计的研究上。但是文中会用到文献[1]中c已知时的一些结论,所以在文中也会列出c已知时α的一些估计,进而引出c未知时本文要介绍的估计。简 […]

【摘要】从参数未知的总体中抽取样本对总体统计特征进行推断时,一般使用简单随机抽样.但是,有时简单随机抽样花费时间和资金较大,或者抽样很难进行时,则需要考虑其他的抽样方式.本文将考虑排序集抽样和动态排序集抽样.本文首先在简单随机抽样、排序集抽样和动态排序集抽样三种抽样方法下,使用数值模拟对总体分布参数进行估计,得到对应分布的估计.然后利用得到的分布估计,针对特定的正数x0估计所感兴趣的事件在两个总体 […]