Estimation of the standard deviation of a normal population from doubly censored samples using normal scores
利用正态分数从双侧删失样本估计正态总体标准差AI 解读 ↓
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利用正态分数从双侧删失样本估计正态总体标准差
- 研究问题
- 对于正态总体的双侧删失样本，仅利用正态次序统计量期望的标准差估计量，相对最佳线性估计量具有什么效率表现？
- 方法与思路
- 作者研究 Gupta 的标准差估计量，补充不同删失形式下的相对效率结果，扩展便于计算的表格，并给出方差的简便近似。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称进一步支持该估计量在各类删失形式下相对最佳线性估计量的高效率，并提供部分样本量范围的计算表及方差近似。
- 阅读关注点
- 应核对双侧删失的具体定义、估计量权重与标准化方式、相对效率的基准，以及计算表覆盖范围和方差近似误差。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；摘要未列出效率数值、完整条件或近似误差，不能推广到非正态总体及任意缺失机制。
原文摘要
SUMMARY 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.