非均等最小值排序集抽样下Power-Lindley分布的极大似然估计

作     者：董艳飞 陈望学 沈炳良 王硕 DONG Yanfei;CHEN Wangxue;SHEN Bingliang;WANG Shuo

作者机构：吉首大学数学与统计学院吉首416000 

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) 湖南省教育厅优秀青年基金(18B322) 湖南省青年骨干教师项目(湘教通43号) 吉首大学独立设置实验课程建设项目(JDDL2017001)资助课题 

出 版 物：《系统科学与数学》 (Journal of Systems Science and Mathematical Sciences)

年 卷 期：2021年第41卷第5期

页      码：1418-1429页

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.文章分别在简单随机抽样(SRS)和非均等最小值排序集抽样(RSS)下研究了 Power-Lindley分布中参数的极大似然估计(MLEs).数值结果显示非均等最小值RSS下的MLEs比SRS的MLEs更有效.

主 题 词：排序集抽样 极大似然估计 Fisher信息矩阵 

学科分类：02[经济学] 0202[经济学-财政学类] 020208[020208] 07[理学] 0714[0714] 070103[070103] 0701[理学-数学类] 

核心收录：

馆 藏 号：203104287...