排序集抽样下Inverse Rayleigh分布的Fisher信息量及其在参数估计中的应用  

Fisher Information for Inverse Rayleigh Distribution in Ranked Set Sampling with Application to Parameter Estimation

作　　者：陈蒙 陈望学[1] 邓翠红 杨瑞 CHEN Meng;CHEN Wangxue;DENG Cuihong;YANG Rui(Department of Mathematics and Statistics,Jishou University,Jishou 416000;Department of Medical Humanities and Information Management,Hunan University of Medicine,Huaihua 418000)

机构地区：[1]吉首大学数学与统计学院,吉首416000 [2]湖南医药学院医学人文与信息管理学院,怀化418000

出　　处：《系统科学与数学》2022年第1期141-152,共12页Journal of Systems Science and Mathematical Sciences

基　　金：国家自然科学青年基金(11901236);湖南省自然科学青年基金(2019JJ50479);湖南省青年骨干教师项目(湘教通[2020] 43号);2020年湖南省教学改革项目(HNJG-2020-0552);吉首大学2020年度研究生校级科研项目(Jdy20067)和吉首大学2021年实验室开放基金项目(JDLF2021024)资助课题。

摘　　要：文章分别在简单随机抽样和排序集抽样下研究了Inverse Rayleigh分布中对应样本所含刻度参数θ的Fisher信息量.数值结果表示,同等样本容量的排序集样本比简单随机样本提供更多关于θ的信息.接着分别基于简单随机样本和排序集样本构造了θ的一些优良估计,并对估计结果进行了数值比较.In this article,Fisher information in the corresponding samples about the scale parameter θ from Inverse Rayleigh distribution under simple random sampling and ranked set sampling will be respectively studied.The numerical results show ranked set sample carry more information about θ than a simple random sample of equivalent size.Then we respectively use the simple random sample and ranked set sample to construct some optimal estimators of θ.The numerical results of these estimators are compared.

关 键 词：排序集抽样 极大似然估计 最优线性无偏估计 最优线性同变估计 

分 类 号：O212[理学—概率论与数理统计]