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
文件大小: 1166K
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标签：排序集抽样论文; 中位数排序集抽样论文; 估计量论文; 总体均值论文;