陈王雪;杨瑞;谢敏玉 完美和不完美中位数秩集抽样设计下尺度参数的最大似然估计。 （中文。英文摘要） Zbl 1474.62052号 数学学报。申请。罪。 43，第3号，572-583（2020）. 小结：在一些实验中，成本有效的抽样设计是一个主要关注的问题，特别是当测量感兴趣的特征是昂贵、痛苦或耗时的时候。秩集抽样（RSS）被认为是统计推断的有效方法，是简单随机抽样（SRS）的重要替代方法。本文考虑了一种称为中值RSS（MRSS）的扩展RSS来估计尺度参数。研究了最大似然估计量（MLE），并在MRSS下得到了其性质。我们证明了在尺度变换下，MLE是一个等变估计量。在威布尔分布和正态分布的情况下，比较了它们相对于基于RSS、MRSS和SRS的相应估计量的效率。研究了该方法在完全排序和不完全排序下的性能。结果表明，使用MRSS的尺度参数MLE与使用RSS和（或）SRS的MLE相比是一个很好的竞争对手。 MSC公司： 10层62层 点估计 62F07型 统计排名和选择程序 62D05型 抽样理论、抽样调查 关键词：排序集抽样;中位数排序集抽样;最大似然估计量 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{W.Chen}等人，《数学学报》。申请。罪。43，第3572-583号（2020年；兹bl 1474.62052）