Estimation of the population median of symmetric and asymmetric distributions using double robust extreme ranked set sampling

• Autores: Amer Ibrahim Al-Omari
• Localización: Investigación Operacional, ISSN-e 0257-4306, Vol. 31, Nº 3, 2010, págs. 199-207
• Idioma: inglés
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    Mediana de la población se sugieren. El rendimiento de DRERSS con respecto al muestreo aleatorio simple (SRS), se clasificó de muestreo (RSS) y la extrema se clasificó de muestreo (ERSS) a los regímenes se considera. Real conjunto de datos que consisten en alturas de 346 estudiantes se utilizan para evaluar el método de DRERSS. Se encontró que cuando la distribución subyacente es simétrica, los estimadores de DRERSS son imparciales de la mediana de la población. Cuando el tamaño de la muestra es impar, es eficiente que DRERSS SRS, ERSS, y RSS. Cuando el tamaño de la muestra es par, DRERSS es más eficiente que el RSS y ERSS si la distribución subyacente es simétrica, y para las distribuciones asimétricas, DRERSS es más eficiente que el RSS y ERSS, basándose en el mismo número de unidades de medida.

  • English

    Double robust extreme ranked set sampling (DRERSS) and its properties for estimating the population median are suggested.

    The performance of DRERSS with respect to simple random sampling (SRS), ranked set sampling (RSS) and extreme ranked set sampling (ERSS) schemes is considered. Real data set that consist of heights of 346 students are used to evaluate the DRERSS method. It is found that when the underlying distribution is symmetric, the DRERSS estimators are unbiased of the population median. When the sample size is odd, DRERSS is efficient than SRS, ERSS, and RSS. When the sample size is even, DRERSS is more efficient than RSS and ERSS if the underlying distribution is symmetric, and for asymmetric distributions, DRERSS is more efficient than RSS and ERSS for k 0 based on the same number of measured units.