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题名简单随机样本平方平均数的分布
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作者
王兴中
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机构
重庆市林科所
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出处
《四川农业大学学报》
CSCD
1997年第2期149-158,共10页
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文摘
服从正态分布的随机变量，其简单随机样本的平方平均数亦是一个随机变量。本文首先推导出这一随机变量遵从的概率分布。
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关键词
简单随机样本
平方平均数
概率分布
森林调查
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Keywords
SIMPLE RANDOM SAMPLE
ROOT-MEAN-SQUARE VALUE
PROBABILITY DISTRIBUTIONS
POPULATION
ESTIMATIONS.
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分类号
O211.5
[理学—概率论与数理统计]
S757.211
[农业科学—森林经理学]
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题名部分估计中的比率估计法与简单估计法的优劣分析
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作者
梁志彬
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机构
南京师范大学数学与计算机科学学院
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出处
《南京师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
2003年第4期33-36,共4页
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文摘
对总体的部分子总体的标志值均值及总量进行估计时 ,[1]中讨论了 3种方法 :简单估计法 (SE) ,部分估计法 (PE) ,比率估计法 (RE) ,并分别比较了SE与PE ,PE与RE的优劣关系 .本文则是在此基础上 ,比较了SE与RE的优劣关系 ,并得出在一定条件下 ,SE优于RE的很好结论 .
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关键词
部分估计
比率估计法
简单估计法
简单随机样本
标志值均值
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Keywords
simple random sampling, simple method of estimation, partial method of estimation, ratio method of estimation
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分类号
O211.67
[理学—概率论与数理统计]
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题名Bootstrap方法在复杂抽样中的应用
被引量：4
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作者
郑京平
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机构
国家统计局
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出处
《统计研究》
1987年第1期55-60,共6页
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文摘
一、Bootstrap方法简介Bootstrap方法是美国统计学家Bradley·Efron在1979年提出的一种处理非参数统计推断问题的方法。它的一般提法是:已知来自总体（Y,（?）,F）的简单随机样本Y<sub>n</sub>=（y<sub>1</sub>,y<sub>2</sub>,…,Y<sub>n</sub>）,其中F是一未知的分布函数。设R（Y<sub>n</sub>,F）是我们感兴趣的样本函数,我们欲得到R（Y<sub>n</sub>,f）的某些信息,如:R（Y<sub>n</sub>,F）的分布函数、E<sub>F</sub>R、Var<sub>F</sub>R或P<sub>F</sub>（R【2）等等;下标F表示在分布函数F下求期望、方差或概率。所谓Bootstrap方法,就是用样本Y<sub>n</sub>构造出F的极大似然估计（?）<sub>n</sub>（一般就用样本Y<sub>n</sub>的经验分布函数F<sub>n</sub>来近似）;然后,从F<sub>n</sub>中抽出大小为n的简单随机样本Y<sub>n</sub><sup>*</sup>=(Y<sub>1</sub><sup>*</sup>,Y<sub>2</sub><sup>*</sup>,
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关键词
BOOTSTRAP方法
复杂抽样
估计量
Bootstrap估计
简单随机样本
方差估计
经验分布函数
概率抽样
蒙特卡洛
总体均值
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分类号
C8
[社会学—统计学]
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题名金属材料疲劳裂纹扩展速率估计的分层模型
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作者
杨永愉
刘新卫
杨凡
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机构
北京化工大学理学院
北京化工大学机电工程学院
明尼苏达大学统计系
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出处
《应用数学和力学》
EI
CSCD
北大核心
2005年第4期474-480,共7页
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文摘
裂纹扩展速率与应力强度因子幅值的关系曲线,是金属构件损伤容限设计及寿命预测的重要疲劳性能数据· 为了充分、合理地运用在不同测试条件下获得的试验数据,分层随机样本模型,将总体样本分为若干层,每一层样本都是在相同的测试条件下获得的试验数据,结合压力容器的实际工作状况,对每一层样本赋予适当的权重,从而对疲劳裂纹扩展速率方程做出更符合实际要求的估计· 实际计算表明,对不同炉号试样提供的Q235A级钢材的裂纹扩展速率数据,运用分层随机样本模型得到的结果。
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关键词
疲劳裂纹
简单随机样本
分层随机样本
容忍上限
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Keywords
fatigue crack
simple random sample
stratified random sample
upper tolerance limit
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分类号
O346.2
[理学—固体力学]
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题名抽样调查中比估计和相关估计法
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作者
张维铭
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机构
浙江丝绸工学院
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出处
《统计研究》
1986年第4期62-68,61,共8页
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文摘
抽样调查的目的是从样本信息估计总体总数或平均数。比估计法和线性回归估计法由于使用了与y有关的辅助变量x而提高了估计这两个指标的可靠性。 为了便于叙述,我们引进下列记号: n=样本容量;N=总体单位数; f=n/N=抽样比率;g=1/f=增加因子; x=辅助变量,例如单位的容量(亩数,居民数等); y=所研究的变量; X,(?)=总体中x的总数,及其估计;
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关键词
比估计
相关估计
抽样比率
分层样本
简单平均数
抽样调查
简单随机样本
回归系数
生猪存栏
辅助变量
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分类号
C8
[社会学—统计学]
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题名《田间试验和统计方法》中的一个错误
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作者
张荷观
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机构
新疆八一农学院
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出处
《新疆林业》
1992年第3期32-33,共2页
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文摘
在总结均值的区间估计与假设检验的关系时,提出如下结论: （i）若在1-α置信度下,两个置信限同为正号或同为负号,则H<sub>0</sub>:μ=μ<sub>0</sub>在α水平上被否定而接受H<sub>A</sub>（μ≠μ<sub>0</sub>）。 （ii）若在1-α置信度下,两个置信限为异号（一正一负）,即其区间包括零值,则H<sub>0</sub>被接受。
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关键词
区间估计
置信限
假设检验
统计方法
田间试验
零值
样本方差
简单随机样本
置信区间
异号
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分类号
S7
[农业科学—林学]
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题名双重抽样
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作者
俞大刚
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机构
厦门大学
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出处
《统计研究》
1986年第5期59-63,44,共6页
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文摘
本世纪六十年代以来,各国在抽样调查领域内有了新的发展,尤其在应用于经济和社会调查方面取得了许多重要的进展,诸如关于抽样比例和百分比估计,决策问题中的样本含量,由于分层而得益的估计,分层抽样中的比率和回归估计,系统抽样(或称等距抽样),双重抽样(或称二相抽样),以及调查中关于误差来源的研究等等,都是较为新颖的技术,引起各国特别是发展中国家有关人员的广泛兴趣。本文试就其中的双重抽样作简略介绍。
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关键词
双重抽样
比率估计量
样本平均数
估计效率
重分层
样本中
回归估计
方差
简单随机样本
二相抽样
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分类号
C8
[社会学—统计学]
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