基于樣本均值的最優(yōu)無(wú)重疊k-序?qū)ε判蚣闃?/H1>
發(fā)布時(shí)間：2018-07-09 14:10
本文選題：無(wú)重疊κ-序?qū)ε判蚣闃?/strong> + 相對(duì)效率�。� 參考：《數(shù)學(xué)學(xué)報(bào)(中文版)》2017年06期
【摘要】：本文提出了無(wú)重疊κ-序?qū)ε判蚣闃臃椒?即在每個(gè)排序集中對(duì)κ-序?qū)�(gè)體進(jìn)行觀測(cè),并且不同的排序集的κ-序?qū)χg沒(méi)有任何重復(fù).我們首先探究了此抽樣方法得到的樣本均值的有效性隨每個(gè)排序集中κ-序?qū)�(gè)體間的相關(guān)性變化的趨勢(shì).κ-序?qū)�(gè)體間的相關(guān)性越強(qiáng),樣本均值的有效性損失越大.本文的目的是找到無(wú)重疊κ-序?qū)ε判蚣闃臃椒ㄖ笑?序?qū)Ψ峙涞淖顑?yōu)方案從而使樣本均值的有效性損失最小,并證明了最優(yōu)的無(wú)重疊κ-序?qū)ε判蚣闃颖葟V義排序集抽樣以及簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣更有效.盡管無(wú)重疊κ-序?qū)ε判蚣闃臃椒ǖ慕y(tǒng)計(jì)效率低于經(jīng)典的排序集抽樣,但是在成本模型下,最優(yōu)的無(wú)重疊κ-序?qū)ε判蚣闃臃椒ǹ梢员冉?jīng)典的排序集抽樣更有效.
[Abstract]:In this paper, we propose a sampling method of unoverlapped 魏 -order pairs of sorting sets, in which individuals are observed in each sequence set, and there is no duplication between the 魏 -order pairs of different sorting sets. We first investigate the trend of the validity of the sample mean obtained by this sampling method with the variation of the correlation between individuals in each sequence set 魏-order. The stronger the correlation between individuals is, the greater the loss of validity of the mean sample is. The purpose of this paper is to find the optimal scheme of 魏-order pair allocation in the sampling method of unoverlapped 魏-order pairs, so as to minimize the loss of validity of the mean value of the sample. It is proved that the optimal non-overlapping 魏 -order sampling is more effective than generalized sorting set sampling and simple random sampling. Although the statistical efficiency of the unoverlapped 魏 -order-pair sampling method is lower than that of the classical sorting set sampling method, under the cost model, the optimal non-overlapping 魏 -order-pair sorting set sampling method can be more effective than the classical sorting set sampling method.
【作者單位】： 上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院;北京大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金委重大研究計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目(91546202)
【分類號(hào)】：O212.2
【相似文獻(xiàn)】
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1 李旭東;關(guān)于N(2,2,0)代數(shù)生成的雙序集[J];漢中師范學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué));2003年03期
2 聞?wù)裥l(wèi);;關(guān)于序集維度問(wèn)題的可去點(diǎn)對(duì)[J];蘇州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué));1990年01期
3 董乃昌;超窮序集與超窮論法及其應(yīng)用[J];煙臺(tái)師范學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);1997年03期
4 趙娜;賀偉;;連續(xù)預(yù)序集(英文)[J];南京師大學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年01期
5 陳德璜;;關(guān)于序集的冪運(yùn)算和萬(wàn)有鏈[J];新疆大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);1980年01期
6 聞?wù)裥l(wèi);;關(guān)于序集碰撞數(shù)問(wèn)題深度貪心算法的最優(yōu)性[J];數(shù)學(xué)季刊;1988年03期
7 史本山;移位制評(píng)價(jià)法及其可靠性研究[J];系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐;1995年06期
8 喻秉鈞;擬正則雙序集用矩形雙序集的余擴(kuò)張[J];數(shù)學(xué)學(xué)報(bào);1999年04期
9 董乃昌;弱整序集的若干定理和超穹歸納法[J];吉林大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào);1996年04期
10 聞?wù)裥l(wèi);最優(yōu)箭線圖的判定與唯一性[J];系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐;1999年03期
相關(guān)會(huì)議論文 前2條
1 李志龍;;非線性泛函分析隨機(jī)序集一般原理[A];2006“數(shù)學(xué)技術(shù)應(yīng)用科學(xué)”[C];2006年
2 樊磊;張奇業(yè);向文藝;鄭崇友;;量化Domain理論的L-Fuzzy式處理~1(Ⅰ)Frame值廣義序集及伴隨理論[A];模糊集理論與模糊應(yīng)用專輯——中國(guó)系統(tǒng)工程學(xué)會(huì)模糊數(shù)學(xué)與模糊系統(tǒng)委員會(huì)第十屆年會(huì)論文選集[C];2000年
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1 張良勇;基于非均等排序集抽樣的非參數(shù)檢驗(yàn)[D];北京理工大學(xué);2014年
2 劉馳宇;序集抽樣下M估計(jì)的漸近理論[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2007年
3 李乃醫(yī);排序集抽樣與經(jīng)驗(yàn)似然統(tǒng)計(jì)推斷[D];廣州大學(xué);2017年
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1 方月歆;中位數(shù)排序集抽樣下Logistic分布位置參數(shù)與刻度參數(shù)的估計(jì)[D];華中師范大學(xué);2015年
2 石青改;兩階段排序集抽樣下對(duì)稱分布位置尺度參數(shù)的估計(jì)[D];華中師范大學(xué);2015年
3 付哲琦;非平衡排序集抽樣下的方差估計(jì)[D];華中師范大學(xué);2015年
4 王琳;預(yù)序集上的網(wǎng)和濾子的收斂結(jié)構(gòu)研究[D];河北科技大學(xué);2014年
5 曲，
本文編號(hào)：2109618
本文鏈接：http://sikaile.net/kejilunwen/yysx/2109618.html
本文選題：無(wú)重疊κ-序?qū)ε判蚣闃?/strong> + 相對(duì)效率�。� 參考：《數(shù)學(xué)學(xué)報(bào)(中文版)》2017年06期
【摘要】：本文提出了無(wú)重疊κ-序?qū)ε判蚣闃臃椒?即在每個(gè)排序集中對(duì)κ-序?qū)�(gè)體進(jìn)行觀測(cè),并且不同的排序集的κ-序?qū)χg沒(méi)有任何重復(fù).我們首先探究了此抽樣方法得到的樣本均值的有效性隨每個(gè)排序集中κ-序?qū)�(gè)體間的相關(guān)性變化的趨勢(shì).κ-序?qū)�(gè)體間的相關(guān)性越強(qiáng),樣本均值的有效性損失越大.本文的目的是找到無(wú)重疊κ-序?qū)ε判蚣闃臃椒ㄖ笑?序?qū)Ψ峙涞淖顑?yōu)方案從而使樣本均值的有效性損失最小,并證明了最優(yōu)的無(wú)重疊κ-序?qū)ε判蚣闃颖葟V義排序集抽樣以及簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣更有效.盡管無(wú)重疊κ-序?qū)ε判蚣闃臃椒ǖ慕y(tǒng)計(jì)效率低于經(jīng)典的排序集抽樣,但是在成本模型下,最優(yōu)的無(wú)重疊κ-序?qū)ε判蚣闃臃椒ǹ梢员冉?jīng)典的排序集抽樣更有效.
[Abstract]:In this paper, we propose a sampling method of unoverlapped 魏 -order pairs of sorting sets, in which individuals are observed in each sequence set, and there is no duplication between the 魏 -order pairs of different sorting sets. We first investigate the trend of the validity of the sample mean obtained by this sampling method with the variation of the correlation between individuals in each sequence set 魏-order. The stronger the correlation between individuals is, the greater the loss of validity of the mean sample is. The purpose of this paper is to find the optimal scheme of 魏-order pair allocation in the sampling method of unoverlapped 魏-order pairs, so as to minimize the loss of validity of the mean value of the sample. It is proved that the optimal non-overlapping 魏 -order sampling is more effective than generalized sorting set sampling and simple random sampling. Although the statistical efficiency of the unoverlapped 魏 -order-pair sampling method is lower than that of the classical sorting set sampling method, under the cost model, the optimal non-overlapping 魏 -order-pair sorting set sampling method can be more effective than the classical sorting set sampling method.
【作者單位】： 上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院;北京大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金委重大研究計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目(91546202)
【分類號(hào)】：O212.2
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2 聞?wù)裥l(wèi);;關(guān)于序集維度問(wèn)題的可去點(diǎn)對(duì)[J];蘇州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué));1990年01期
3 董乃昌;超窮序集與超窮論法及其應(yīng)用[J];煙臺(tái)師范學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);1997年03期
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6 聞?wù)裥l(wèi);;關(guān)于序集碰撞數(shù)問(wèn)題深度貪心算法的最優(yōu)性[J];數(shù)學(xué)季刊;1988年03期
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9 董乃昌;弱整序集的若干定理和超穹歸納法[J];吉林大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào);1996年04期
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2 樊磊;張奇業(yè);向文藝;鄭崇友;;量化Domain理論的L-Fuzzy式處理~1(Ⅰ)Frame值廣義序集及伴隨理論[A];模糊集理論與模糊應(yīng)用專輯——中國(guó)系統(tǒng)工程學(xué)會(huì)模糊數(shù)學(xué)與模糊系統(tǒng)委員會(huì)第十屆年會(huì)論文選集[C];2000年
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2 石青改;兩階段排序集抽樣下對(duì)稱分布位置尺度參數(shù)的估計(jì)[D];華中師范大學(xué);2015年
3 付哲琦;非平衡排序集抽樣下的方差估計(jì)[D];華中師范大學(xué);2015年
4 王琳;預(yù)序集上的網(wǎng)和濾子的收斂結(jié)構(gòu)研究[D];河北科技大學(xué);2014年
5 曲，
本文編號(hào)：2109618
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