基于中位数排序集抽样的非参数估计  

Nonparametric Estimation under Median Ranked Set Sampling

作　　者：董晓芳[1,2] 张良勇[1] 

机构地区：[1]齐齐哈尔大学理学院,黑龙江齐齐哈尔161006 [2]北京理工大学管理与经济学院,北京100081

出　　处：《数理统计与管理》2013年第3期462-467,共6页Journal of Applied Statistics and Management

基　　金：齐齐哈尔大学青年教师科研启动支持计划项目(编号2010K-M28);黑龙江省教育厅科学技术研究项目(编号11551543)

摘　　要：本文提出中位数排序集抽样下总体中位数的非参数估计,证明了这种估计具有强相合性和渐近正态性,并系统验证了新估计量的功效一致优于排序集抽样下和简单随机抽样下总体中位数的估计量。最后,我们对针叶树的一组真实数据进行了实际应用。This paper presents nonparametric estimation of population median based on median ranked set sampling, its strong consistency and asymptotic normality are proofed. In addition, it is proofed analytically the efficiency of the new estimator is higher than nonparanmtric estimators of population median under ranked set sampling and simple random sampling. Finally, we make a practical application for a real data set related to conifer trees.

关 键 词：非参数估计 排序集抽样 中位数 

分 类 号：O212.7[理学—概率论与数理统计]