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Best Linear Unbiased Estimators of location and scale Ranked Set parameters under Moving Extremes Sampling Design

Acta Mathematicae Applicatae Sinica 2023年第2期39卷 222-231页

作者： Yan-fei DONG Wang-xue CHEN Min-yu XIE Department of Mathematics and Statistics Jishou UniversityJishou 416000China Department of Mathematics and Statistics Central China Normal UniversityWuhan 430079China

In the current paper,the best linear unbiased estimators(BLUEs)of location and scale parameters from location-scale family will be respectively proposed in cases when one parameter is known and when both are unknown under moving extremes ranked set sampling(MERSS).Explicit mathematical expressions of these estimators and their variances are *** relative efficiencies with respect to the minimum variance unbiased estimators(MVUEs)under simple random sampling(SRS)are compared for the cases of some usual *** numerical results show that the BLUEs under MERSS are significantly more efficient than the MVUEs under SRS.

关键词： location-scale parameters best linear unbiased estimator moving extremes ranked set sampling

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