导读:本文包含了广义排序集抽样论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:广义贝努利分布,极大似然估计,优良抽样设计,非平衡排序集抽样
广义排序集抽样论文文献综述
李聪玲[1]（2016）在《在优良的排序集抽样下广义贝努利分布中参数的极大似然估计》一文中研究指出对于排序集抽样(RSS)下的估计,之前有很多文献都研究过单参数的情形,并取得了丰富的研究成果,但也有多参数需要估计的情况,例如广义贝努利分布中的参数。在这篇文章中,我们用极大似然估计(MLE)的方法来估计广义贝努利分布中的参数,并找到在非平衡排序集抽样(URSS)下的优良抽样设计。由于多参数的极大似然估计(MLE)渐近于正态分布,因此,我们需要找到的优良设计是使估计的渐近协方差矩阵达到最好的抽样。在这篇文章中,我们判断好坏的标准是：使极大似然估计(MLE)的渐近协方差矩阵的行列式最小的抽样为优良抽样设计。我们把这种使渐近协方差矩阵的行列式达到最小的判断标准称为D-优准则。假设排序为完美排序集抽样,对于广义贝努利分布这样的离散总体,本文给出具体的可实施的排序方法。我们以两参数为例,找到了在非平衡排序集抽样(URSS)的D-优准则下的优良抽样设计,且优良设计中最多只需抽取叁个顺序统计量；并且证明了在优良抽样设计下的极大似然估计((?)_(OML))要比在平衡排序集抽样(BRSS)下的极大似然估计((?)_(BML))效率更好。(本文来源于《华中师范大学》期刊2016-05-01）
杨婧[2]（2009）在《叁种广义排序集抽样的讨论》一文中研究指出本文研究随机选择的排序集抽样,一般广义排序集抽样和极端排序集抽样Ⅱ这叁种广义排序集抽样方法的设计优化问题。首先,研究随机选择排序集抽样(MRSS),将其应用在指数分布和对数分布上,得到了两个分布下的MRSS均值估计的方差。然后,在指数分布下,与简单随机抽样(SRS)方法的均值估计的方差相比较;在对数分布下,与均值估计的R-C下界相比较,分别得到了MRSS方法的最优设计方案。证明了在一些情形下,MRSS的均值估计比SRS更实用,更有效。其次,提出了一种新的广义排序集抽样(GRSS),给出了该抽样方法产生的样本均匀分布分位数的估计公式,与最优线性无偏估计(BLUE)分位数估计比较。给出了基于新方法和文献中的方法最小方差无偏估计(MVUE),简单估计(SE)和均衡排序集估计(RSS)这叁种具体抽样方法的分位数估计公式,计算相应的方差和相关系数,证明了在估计均匀分布的分位数时,这种新的方法优于文献中的方法。最后,对K元排序集抽样的一个特例极端排序集抽样Ⅱ(ERSS2)进行了符号秩检验,给出了该抽样方法的精确分布和大样本渐近分布,通过分析计算ERSS2对于简单随机抽样SRS的Pitman渐近相对效率,得出在排序花费不可忽略时,对小样本,在检验中位数时,ERSS2比RSS更有效,对于大样本的情形,ERSS2只优于SRS。(本文来源于《燕山大学》期刊2009-06-30）
广义排序集抽样论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文研究随机选择的排序集抽样,一般广义排序集抽样和极端排序集抽样Ⅱ这叁种广义排序集抽样方法的设计优化问题。首先,研究随机选择排序集抽样(MRSS),将其应用在指数分布和对数分布上,得到了两个分布下的MRSS均值估计的方差。然后,在指数分布下,与简单随机抽样(SRS)方法的均值估计的方差相比较;在对数分布下,与均值估计的R-C下界相比较,分别得到了MRSS方法的最优设计方案。证明了在一些情形下,MRSS的均值估计比SRS更实用,更有效。其次,提出了一种新的广义排序集抽样(GRSS),给出了该抽样方法产生的样本均匀分布分位数的估计公式,与最优线性无偏估计(BLUE)分位数估计比较。给出了基于新方法和文献中的方法最小方差无偏估计(MVUE),简单估计(SE)和均衡排序集估计(RSS)这叁种具体抽样方法的分位数估计公式,计算相应的方差和相关系数,证明了在估计均匀分布的分位数时,这种新的方法优于文献中的方法。最后,对K元排序集抽样的一个特例极端排序集抽样Ⅱ(ERSS2)进行了符号秩检验,给出了该抽样方法的精确分布和大样本渐近分布,通过分析计算ERSS2对于简单随机抽样SRS的Pitman渐近相对效率,得出在排序花费不可忽略时,对小样本,在检验中位数时,ERSS2比RSS更有效,对于大样本的情形,ERSS2只优于SRS。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
广义排序集抽样论文参考文献
[1].李聪玲.在优良的排序集抽样下广义贝努利分布中参数的极大似然估计[D].华中师范大学.2016
[2].杨婧.叁种广义排序集抽样的讨论[D].燕山大学.2009