【摘 要】
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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
【机 构】
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吉首大学数学与统计学院,华中师范大学数学与统计学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（10571070）.
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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.
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