A new estimator for the finite population distribution function
有限总体分布函数的一种新估计量AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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有限总体分布函数的一种新估计量
- 研究问题
- 当有限总体存在可用的辅助信息时，如何估计总体分布函数，并在均方误差意义下改善既有估计方法？
- 方法与思路
- 作者利用总体辅助信息提出新的分布函数估计量，研究其渐近均方误差，并在真实和人工总体上开展模拟。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，新估计量的渐近均方误差小于两种主要既有估计量，且具有按均方误差优化的形式。
- 阅读关注点
- 应核对抽样设计、辅助信息的形式、优化范围和两种比较方法，以及模拟中真实总体与人工总体的构造。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未给出估计公式、优化条件或数值结果，渐近比较不等于所有有限样本均占优。
原文摘要
In this paper we propose a new estimator for the finite population distribution function when there is auxiliary information available about the population. The new estimator has a smaller asymptotic mean squared error than two leading estimators in the literature. In fact, it is in an optimised form in terms of mean squared error. Results are reported for simulation studies on real and artificial populations.