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极端排序集抽样下估计的定义及性质

时间:2022-08-24 百科知识 版权反馈
【摘要】:令Xij为小组数m为的第i个小组中第r个统计量的第j次观察.当m为偶数时,由公式(2.1),定义极端排序集样本的经验生存函数为证明:显然,对于给定的r,Xij,i=1,2,…

令Xi(r)j为小组数m为的第i个小组中第r个统计量的第j次观察.当m为偶数时,由公式(2.1),定义极端排序集样本(ERSS)的经验生存函数为

其中

当m为奇数时,由公式(2.2),定义ERSS经验生存函数为

其中

下面定理给出(t)的数学期望和方差的计算公式.

定理3.5 对于任意的t≥0,当m为偶数时,

当m为奇数时,

证明:显然,对于给定的r(1≤r≤m),Xi(r)j,i=1,2,…,m,j=1,2,…,k是独立同分布的,且随机变量I{Xi(r)j>t}服从参数为S(r)(t)的0-1分布.并且由公式(3.5)知

当m为偶数时,

再将公式(3.14)和(3.15)代入到公式(3.16)和(3.17)即得公式(3.10)和(3.11).

当m为奇数时,

由公式(3.5)知

再将公式(3.14)、(3.15)和(3.20)代入到公式(3.18)和(3.19)即得公式(3.12)和(3.13).于是定理得证.

由定理3.5知,基于ERSS的经验生存函数是S(t)的有偏估计,偏度的大小与排序小组数m有关.然而当m为偶数时,

当m为奇数时

于是,S(t)=0,1时偏度为0.

当S(t)为对称分布,m为偶数时,

当m为奇数时,

于是,S(t)=0.5时偏度为0.

下面定理给出ERSS经验生存函数(t)的渐近正态性.

定理3.6 对于任意t≥0,有

证明:当m为偶数时,令

当m为奇数时,令

其余与定理3.3的证明过程类似.

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