一种新的中位数排序集抽样下的对总体均值的Horvitz-Thompson估计

一种新的中位数排序集抽样下的对总体均值的Horvitz-Thompson估计

论文摘要

排序集抽样(RSS)是一种著名的抽样技术,它有许多变体,中位数排序集抽样(MRSS)就是其中一种.与简单随机抽样(SRS)相比,RSS在估计总体均值方面具有优势.然而,RSS及其变体的局限性在于,当给定样本大小n时,抽样过程中每次SRS的规模m只能是n或者n的因子.介绍了一种改进的中位数排序集抽样方法MRSS(m),它比原方法在抽样过程上有更多的选择.实验表明,采用新的抽样方法MRSS(m),可以提高Horvitz-Thompson(HT)估计量的估计效率,同时还降低了抽样成本.

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 陈宇,王伟,蔡荣彦,冯金平,龚新奇

关键词: 排序集抽样,中位数排序集抽样,估计量,总体均值

来源: 数学的实践与认识 2019年20期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 数学

单位: 中国人民大学数学学院,闽南师范大学数学与统计学院,国家电网福建省电力有限公司,河南大学数学与统计学院,中国人民大学数学科学研究院

基金: 国家自然科学基金(31670725),国家自然科学基金(91730301),福建省教育厅中青年教师教育科研项目(JAT170336)

分类号: O212.2

页码: 235-247

总页数: 13

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一种新的中位数排序集抽样下的对总体均值的Horvitz-Thompson估计
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