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萨哈尔·纳扎里；穆罕默德·贾法里·佐扎尼；哈拉提·科佩伊，马哈茂德

部分秩有序集样本的非参数密度估计及其在小麦产量分布估计中的应用。 （英语） Zbl 1348.62127号

电子。J.统计。 8，第1期，738-761（2014）.
摘要：我们研究了基于部分秩序集（PROS）抽样设计获得的基于秩的观测值的未知密度函数（f）的非参数估计。PROS抽样设计在环境、生态和医学研究中有许多应用，在这些研究中，精确测量感兴趣的变量成本很高，但可以通过实际测量以外的任何方式订购少量有关感兴趣变量的抽样单元，并且可以以低成本完成。PROS观测涉及不相同分布的独立阶统计量，并且大多数常用的非参数技术不直接适用于它们。我们首先基于一个不完善的PROS抽样过程开发了（f）的核密度估计，并研究了它的理论性质。然后，我们考虑了假设基础分布是对称的问题，并引入了（f）的一些插件核密度估计。我们使用EM型算法来估计与不完美PROS设计相关的错位概率。最后，我们通过几个模拟研究和一个案例研究扩展了我们的结果的各种数值说明，以使用小麦种植的总土地面积作为容易获得的辅助信息来估计小麦产量的分布。我们的结果表明，PROS密度估计比SRS和RSS估计性能更好。

引用于7文件

MSC公司：

62G07年 密度估算
62D05型 抽样理论、抽样调查
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62第20页 统计学在经济学中的应用

关键词：

不完全子集；核函数；平均积分平方误差；非参数程序；最佳带宽；排序集抽样

软件：

Rsolnp公司；科恩平滑
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Nazari}等人，《电子》。J.Stat.8，No.1，738--761（2014；Zbl 1348.62127）
全文： 内政部 arXiv公司 欧几里得

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