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抽样调查是获取数据的重要方法.由于研究实际问题的需要,McIntyre(1952)提出了排序集抽样(RSS),在此基础上又衍生出了许多新的排序集抽样方法.如极值排序集抽样(ERSS),中位数排序集抽样(MRSS),稳健的极值排序集抽样(RERSS)与双稳健的极值排序集抽样(DRERSS).本文主要讨论在上述排序集抽样下对总体中位数估计的效率问题.考虑到所用抽样方法的特殊性,传统的针对简单随机抽样(SRS)样本的中位数估计方法可能效果不佳.本文主要针对前述几种抽样方式下总体中位数的估计提出了两种新的估计方法.并且用蒙特卡洛方法模拟各种排序集抽样在不同的估计方法下对总体中位数估计的有效率.数据模拟结果表明,我们所提出的方法在对称分布和部分非对称分布的总体中位数的估计中是可行的.