论文研究 简单度随机抽样下峰度系数和辅助变量中位数估计种群方差

在这项研究中，我们提出了一种修正比率类型估计器，用于在简单随机抽样下研究变量y的总体方差，而无需使用峰度系数和辅助变量x的中值进行替换。 估计器的属性已推导至泰勒级数展开的一阶。 从理论上推导出的效率条件，在此条件下，拟议的估算器比现有估算器表现更好。 已经使用实际总体进行了实证研究，以证明发达估计量与现有估计量相比的性能。 如经验研究所示，在某些特定条件下，拟议的估计器的性能要优于现有估计器，即它具有最小的均方误差和最高的相对效率百分比。 因此，发达的估计器适用于关注变量与辅助变量具有正相关的情况。