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安库尔·比斯瓦斯;阿尼尔·雷;艾哈迈德（Ahmad，Tauqueer）

有限总体中秩集样本方差估计的重标度bootstrap技术。 （英语） Zbl 1489.62019号

Commun公司。统计、仿真计算。 第10号第49页，2704-2718（2020）.
小结：当测量一个观测值很昂贵或很耗时时，排序集抽样（RSS）比简单随机抽样（SRS）更受欢迎，而对观测值的小子集进行排序则相对容易。在有限总体下估计RSS估计量的方差很麻烦。在本研究中，我们提出了有限总体框架下RSS中的两种重缩放bootstrap方差估计技术，即基于分层的重缩放bootstrap（SBRB）和基于簇的重缩放boosttrap（CBRB）方法。仿真和实际数据应用结果表明，SBRB方法在集合大小（m）和循环次数（r）的不同组合下，性能优于CBRB方法。

引用于2文件

MSC公司：

62D05型 抽样理论、抽样调查
62G09号 非参数统计重采样方法

关键词：

排序集抽样;重新缩放引导数据库;基于分层的缩放引导;基于集群的重新缩放引导
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Biswas}等人，Commun。统计、仿真计算。49，第10号，2704--2718（2020；Zbl 1489.62019）
全文： DOI程序

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