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第条

基于L-Moments的双层抽样校准方差估计

乌斯曼·沙哈扎德^1,2,*，Ishfaq Ahmad¹易卜拉欣·穆夫拉·阿尔曼贾希（Ibrahim Mufrah Almanjahie）^3,4Nadia H.Al–努尔⁵

1巴基斯坦伊斯兰堡国际伊斯兰大学数学与统计系，44000
2巴基斯坦拉瓦尔品第PMAS-干旱农业大学数学与统计系，46300
3沙特阿拉伯阿布哈哈立德国王大学科学院数学系，邮编：62529
4沙特阿拉伯阿卜哈哈立德国王大学统计研究支持部，邮编：62529
5伊拉克巴格达Mustansiriyah大学科学院数学系，邮编：10011

*通讯作者：Usman Shahzad。电子邮件：

计算机、材料和连续性 2021,68(3), 3411-3430.https://doi.org/10.32604/cmc.2021.017046

收到2021年1月19日；认可的2021年3月4日；发布的版本2021年5月6日

摘要

方差是在实际应用中广泛使用的最重要的离散度量之一。方差估计的一种常用方法是传统的矩方法，该方法受到极值存在的强烈影响，因此其结果无法依赖。从Koyuncu最近的工作中寻找动量，本文首先提出了两类基于线性矩（L矩）的方差估计量，然后将其与辅助数据一起在双重分层抽样下引入一类新的基于L矩重要性质（L位置、L cv、L方差）的校准方差估计量。为了评估新估计器的效率，考虑了三个总体。第一和第二群体与人工数据有关，第三群体与真实数据有关。评估了拟议估计器相对于现有估计器的相对效率百分比。在存在极值的情况下，我们的研究结果表明了所建议的类相对于传统类的优越性和高效性。因此，当有可用的辅助数据和极值时，可在广泛的各种抽样调查中实施拟议的估计类。

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关键词

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引文