基于排序集样本和辅助变量中位数的均值比率估计方法

排序集抽样下利用辅助变量中位数构建了总体均值的改进比率估计模型,分析了该比率估计量的偏差和均方误差,并与简单随机抽样下的比率估计比较,证明了改进后的比率估计均方误差更小。以农作物播种面积和产量为研究对象进行实例分析,研究表明,基于排序集样本和辅助变量中位数的比率估计方法可以有效提高估计精度,验证了该构造方法的可行性。     

基于排序集抽样方法的调查费用分析

排序集抽样是利用辅助信息收集数据的一种有效方法,基于该抽样方法进行统计推断越来越受到人们的重视。然而,已有的研究结果仅考虑统计推断的效率而忽视了调查费用,鉴于此,文章考虑估计精度和调查费用两个方面,基于排序集样本建立了总体均值的估计量,证明了该估计量在给定的估计的精度下,降低了调查费用,并通过实例进一步说明了该抽样方案的优良性。     

辅以排序集样本的分层抽样方法研究

分层抽样中,样本在各层中的不同获取方式会对估计量的精度和试验费用产生一定的影响,而已有的理论方法大多不能在提高精度的同时降低调查费用。为此,将排序抽样与分层抽样方法相结合,提出了辅以排序集样本的分层抽样方案,并得到了总体均值的估计量以及这一估计量的良好性质。这些结果表明,与单一的分层随机抽样相比,这种抽样设计的估计量具有更高的精度,同时也节约了各层抽样调查的费用。     

样本参数的优化检验方法

文章讨论了一种新的抽样方法,并基于这一抽样方法提出了样本参数的优化检验统计量;证明了在一定条件下,当原假设成立时,该检验统计量与简单随机抽样下参数的似然比统计量具有相同的极限分布;并进一步比较了该检验与随机抽样下的似然比检验在参数空间上的功效.从检验所犯两类错误的角度说明了基于排序集抽样的似然比检验的优良性.     

正态总体下参数的优化极大似然估计方法

文章讨论了一种新的抽样方法,基于这一抽样方法提出了样本参数的优化极大似然估计,并进一步与简单随机抽样下的参数的极大似然估计结果作比较,从估计渐进效率的角度说明了该方法的优良性。