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Parametric estimation for the simple linear regression model under moving extremes ranked set sampling design

Applied Mathematics(A Journal of Chinese Universities) 2021年第2期36卷 269-277页

作者： YAO Dong-sen CHEN Wang-xue LONG Chun-xian Department of Mathematics and Statistics Jishou UniversityJishou 416000China

Cost effective sampling design is a major concern in some experiments especially when the measurement of the characteristic of interest is costly or painful or time consuming.Ranked set sampling(RSS)was first proposed by McIntyre[1952.A method for unbiased selective sampling,using ranked sets.Australian Journal of Agricultural Research 3,385-390]as an effective way to estimate the pasture mean.In the current paper,a modification of ranked set sampling called moving extremes ranked set sampling(MERSS)is considered for the best linear unbiased estimators(BLUEs)for the simple linear regression model.The BLUEs for this model under MERSS are derived.The BLUEs under MERSS are shown to be markedly more efficient for normal data when compared with the BLUEs under simple random sampling.

关键词： simple linear regression model best linear unbiased estimator simple random sampling ranked set sampling moving extremes ranked set sampling

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