排序集抽样

作品数:67被引量:67H指数:5
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相关作者:董晓芳张良勇陈望学张建军乔松珊更多>>
相关机构:华中师范大学吉首大学河北经贸大学河南农业大学更多>>
相关期刊:《系统科学与数学》《数学的实践与认识》《统计与决策》《郑州大学学报(理学版)》更多>>
相关基金:国家自然科学基金湖南省高等学校教学改革研究项目河南省教育厅人文社会科学研究项目黑龙江省教育厅科学技术研究项目更多>>
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不同类型排序集抽样设计下Topp-Leone分布中参数的极大似然估计及其性质
《应用数学学报》2025年第2期294-304,共11页姜杰 陈望学 汪寒 
国家自然科学基金(12261036,11901236);湖南省自然科学面上基金(2022JJ30469);湖南省教育厅重点(21A0328);2020年湖南省教学改革(HNJG-2020-0552);湖南省学位与研究生教学改革研究(2022JGZD051);吉首大学2022年度研究生校级科研(Jdy22003)资助项目。
在统计推断里,参数估计的好坏很大程度上依赖于抽样设计,所以有效的抽样设计将是一项重要的研究课题.本文分别在排序集抽样(RSS),非均等最大值排序集抽样(MaxRSSU)和非均等最小值排序集抽样(MinRSSU)下研究了Topp-Leone分布中参数的极...
关键词:排序集抽样 极大似然估计 FISHER信息量 
动态极值排序集抽样设计下Inverse Rayleigh分布的Fisher信息量及其在参数估计中的应用
《应用数学学报》2023年第5期791-803,共13页陈蒙 陈望学 杨瑞 
国家自然科学基金(12261036,11901236);湖南省自然科学面上基金(2022JJ30469);湖南省教育厅重点(21A0328);2020年湖南省教学改革(HNJG-2020-0552);湖南省学位与研究生教学改革研究(2022JGZD051);湖南省青年骨干教师(湘教通(2020)43号)资助项目。
在统计推断里,参数估计的好坏很大程度上依赖于抽样设计,所以有效的抽样设计将是一项重要的研究课题.本文分别在简单随机抽样(SRS)和动态极值排序集抽样(MERSS)下研究了Inverse Rayleigh分布中参数的一些优良估计.数值结果显示MERSS估计...
关键词:动态极值排序集抽样 FISHER信息量 极大似然估计 最优线性无偏估计 最优线性同变估计 
排序集抽样下指数分布参数的最优线性无偏估计被引量:2
《应用数学学报》2022年第4期509-520,共12页张良勇 董晓芳 
国家自然科学基金(11801134);河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD202062);河北经贸大学科研基金(2015KYQ03)资助项目.
排序集抽样方法适用于样本测量困难但排序容易的场合,其样本包含了次序信息指数分布在寿命试验中占有非常重要的地位,为了提高指数分布参数的估计效率,本文提出了排序集抽样下参数的最优线性无偏估计量,计算了新估计量的方差,证明了其...
关键词:排序集抽样 最优线性无偏估计 指数分布 相对效率 
动态极值排序集抽样设计下Rayleigh分布的参数估计被引量:2
《应用数学学报》2022年第4期595-606,共12页沈炳良 陈望学 王硕 
国家自然科学青年基金(11901236);湖南省自然科学面上基金项目(2022JJ30469);湖南省教育厅重点项目(21A0328);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2021年实验室开放基金项目(JDLF2021024)资助.
在统计推断里,参数估计的好坏很大程度上依赖于抽样设计,所以有效的抽样设计将是一项重要的研究课题.本文分别在简单随机抽样(SRS)和动态极值排序集抽样(MERSS)下研究了Rayleigh分布中参数的无偏估计,最优线性无偏估计(BLUE),极大似然估...
关键词:动态极值排序集抽样 无偏估计 最优线性无偏估计 极大似然估计 修正极大似然估计 
完美和非完美中位数排序集抽样下刻度参数的极大似然估计被引量:5
《应用数学学报》2020年第3期572-583,共12页陈望学 杨瑞 谢民育 
国家自然科学青年基金(11901236);湖南省自然科学青年基金(2019JJ50479);湖南省教育厅优秀青年基金(18B322);湖南省青年骨干教师项目(湘教通(2020)43号);湘西自治州基础理论研究基金(2018SF5026)资助项目.
当研究目标的实际测量具有不可修复的破坏性或耗资巨大时,有效的抽样设计将是一个重要的研究课题.在统计推断方面,排序集抽样(RSS)现在是被视为一种比简单随机抽样(SRS)更为有效的收集数据的方式.本文在中位数RSS(MRSS)下,研究了刻度参...
关键词:排序集抽样 中位数排序集抽样 极大似然估计 
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