Estimation of the Standard Deviation of a Normal Population from Doubly Censored Samples Using Normal Scores
利用正态得分从双侧删失样本估计正态总体标准差AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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利用正态得分从双侧删失样本估计正态总体标准差
- 研究问题
- 仅利用正态次序统计量期望构造的标准差估计，在不同删失形式下有何效率，如何简化计算及方差评估？
- 方法与思路
- 作者进一步分析 Gupta 的标准差估计量，与最佳线性估计量比较效率，扩充计算表并提供估计量方差的简便近似。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称补充了各类删失下的高相对效率结果，扩展完整及删失样本的计算表，并给出方便使用的方差近似。
- 阅读关注点
- 应核对双侧删失的具体观测规则、效率比较的约束、表格适用样本量与删失组合，以及方差近似的误差。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要；效率和近似误差的数值未提供，结论基于正态总体，不能直接推广到其他分布。
原文摘要
Gupta's (1952) estimator of the standard deviation of a normal population, depending only on the expected values of the normal order statistics, is considered and further results showing its high efficiency relative to the best linear estimator for all forms of censoring are given. Tables which facilitate computation of the estimator, based on a sample of size n, are provided for 2 ≤ n ≤ 50 for complete samples and for 21 ≤ n ≤ 25 for censored samples, thereby extending tables which already exist for n ≤ 20. Simple approximations for the variances of the estimators are also given.