姚东森，陈望学，杨瑞，龙春先

吉首大学数学与统计学院, 吉首 416000

出版日期:2020-02-25发布日期:2020-05-29

Maximum Likelihood Estimators of the Parameters of the Logistic Distribution Under Optimal Sampling Design

YAO Dongsen ,CHEN Wangxue, YANG Rui ,LONG Chunxian

Department of Mathematics and Statistics, Jishou University, Jishou 416000

Online:2020-02-25Published:2020-05-29







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本文评论

当研究目标的实际测量具有不可修复的破坏性或耗资巨大时, 有效 的抽样设计将是一项重要的研究课题. 在统计推断方面, 排序集抽样~(RSS)~被视为一种比简单随机抽样~(SRS)~更为有效的收集数据 的方式. 动态极值~RSS~(MERSS)~是一种修正的~RSS. 文章在~SRS~和~MERSS~下研 究了~Logistic~分布中参数的极大似然估计~(MLEs). 在这两种抽样下证明了该分布中位置参数和刻度参数的~MLEs~的存在性和唯一性, 并计算了所含参数的~Fisher~信息量和~Fisher~信息矩阵. 比较了这两种抽样下对应估计的渐近效率. 数值结果表明~MERSS~下的~MLEs~一致优于~SRS~下的~MLEs.

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[1]	沈炳良, 陈望学, 董艳飞. 排序集抽样下Rayleigh分布的参数估计[J]. 系统科学与数学, 2021, 41(3): 854-864.
[2]	杨瑞，陈望学，沈炳良，龙春先. 排序集抽样下Power-law分布中参数的参数估计[J]. 系统科学与数学, 2020, 40(2): 308-317.
[3]	龙春先，陈望学，杨瑞，姚东森. 优良抽样设计下总体均值的比率估计[J]. 系统科学与数学, 2020, 40(2): 375-381.

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