排序集下单指数分布均值的修正极大似然估计

摘要：

排序集抽样(RSS)是一种有效的收集数据的方法.在求解RSS下单指数分布均值的极大似然估计(MLE)时,由于无法得到MLE的显性解,通常的做法是给似然方程中的后两项函数同时取均值,得到修正MLE (MMLE).该文重点考虑了仅给一项取均值,且证明了仅给一项取均值得到MMLE依然是无偏估计.数值比较表明,给一项取均值得到的MMLE方差一致小于给两项取均值得到MMLE的方差,且非常接近未修正MLE的均方差,同时小于简单随机抽样(SRS)下MLE的方差.

关键词：排序集抽样、修正极大似然估计、无偏估计、单指数分布

所属期刊栏目：47

分类号：O212(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金项目10571070

在线出版日期：2014-01-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：739-742