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动态极值排序集抽样设计下Rayleigh分布的参数估计
文献摘要：
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),极大似然估计(MLE)和修正MLE.数值结果显示MERSS估计比SRS估计更有效.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
沈炳良;陈望学;王硕
作者机构：
吉首大学数学与统计学院,吉首416000
文献出处：
引用格式：
[1]沈炳良;陈望学;王硕-.动态极值排序集抽样设计下Rayleigh分布的参数估计)[J].应用数学学报,2022(04):595-606
A类：
动态极值排序集抽样,极值排序集抽样,MERSS
B类：
抽样设计,Rayleigh,参数估计,统计推断,好坏,研究课题,随机抽样,SRS,最优线性无偏估计,BLUE,MLE,修正极大似然估计
AB值：
0.183168
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