均勻分布下改進(jìn)的RSS花費(fèi)模型及相關(guān)花費(fèi)效益分析
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【摘要】:排序集抽樣(RSS)方法最初是由McIntyre(1952)在研究估計總體均值這一問題時提出來的。將RSS與簡單隨機(jī)抽樣(SRS)作比較,在相同的樣本容量的情況下,RSS具有更高的效率。在新近的文章中,人們在相同花費(fèi)下對RSS的效率和SRS的效率進(jìn)行了比較,具體說,他們將抽樣、排序和測量等相關(guān)的花費(fèi)引入了比較。Nahhas, Wolfe,和Chen(2002)首先在正態(tài)分布模型下對這一問題進(jìn)行了研究,建立了花費(fèi)模型,并得出了最佳的集合個數(shù)的大小。后來You-Gan Wang, ZeHua Chen和Jianbin Liu(2004)又對這一花費(fèi)模型進(jìn)行了改進(jìn),并做出了進(jìn)一步的研究。他們的主要工作是將每一行抽取一個元素的排序集抽樣(RSS)改變?yōu)槊恳恍谐槿《鄠,并在花費(fèi)總數(shù)固定的情況下對花費(fèi)的效益做出了研究。在這篇文章中,我們將研究工作做以下改進(jìn):將總體服從正態(tài)分布變成總體服從均勻分布,并基于均勻分布的充分完全統(tǒng)計量的指導(dǎo),來安排RSS抽樣,即抽取一組中最大和最小的進(jìn)行測量,并在這樣的模型下,考慮集合的大小與花費(fèi)效益的情況。我們可以發(fā)現(xiàn),在抽取最大和最小兩個元素時,花費(fèi)的效益比之抽取一個元素的效益要高,也就是說這樣改進(jìn)后的抽樣方式比原來的排序集抽樣(RSS)模型有更高的花費(fèi)效益。同時,在固定花費(fèi)比例的情況下,我們發(fā)現(xiàn)這樣的花費(fèi)效益會隨著集合個數(shù)n的增大而增大,而在n固定的情況下,會隨著相關(guān)花費(fèi)比例的改變而改變?偟膩碚f,這樣的抽樣方式下的花費(fèi)效益與傳統(tǒng)的排序集抽樣模型相比較而言有優(yōu)勢,更優(yōu)于簡單隨機(jī)抽樣(SRS)模型。
【學(xué)位授予單位】:華中師范大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:O212.2
【相似文獻(xiàn)】
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,本文編號:1193934
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