Ranked set sampling method was prop

Ranked set sampling method was proposed by McIntyre (1952) to estimate mean pasture yields. Recently, RSS was developed and modified by many authors to estimate the population parameters. Dell and Clutter (1972) showed that the mean of the RSS is an unbiased estimator of the population mean, whether or not there are errors in ranking. Muttlak (1997) suggested using median ranked set sampling (MRSS) to estimate the population mean. Al-Saleh and Al-Omari (2002) suggested multistage ranked set sampling (MSRSS) in order to increase the efficiency of estimating the population mean specific value of the sample size. Jemain and Al-Omari (2006) suggested double quartile ranked set sampling (DQRSS) for estimating the population mean. Jemain and Al-Omari (2007) have extended DQRSS to multistage quartile ranked set sampling (MQRSS) for estimating the population mean and they showed that the efficiency of the mean estimator using MQRSS can be increased for specific value of the sample size m by increase the number of stages.Also see Al-Omari and Jaber (2008), Bouza (2002), Al-Nasser (2007) and Ohyama et al. (2008) for further information on ranked set sampling.
In this paper, stratified median ranked set sampling (SMRSS) is suggested for estimating the population mean. The paper is organized as follows: In Section 2 we describe several sampling methods considered in this study. Estimation of the population mean is given in Section 3. In Section 4, a simulation study is conducted to investigate the performance of the suggested methods. Finally, conclusions are given in Section 5.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีสุ่มตัวอย่างชุดอันดับถูกเสนอ โดยแมคอินไตย์ (1952) การประเมินหมายถึงผลผลิตทุ่งหญ้า เมื่อเร็ว ๆ นี้ RSS ถูกพัฒนา และแก้ไข โดยผู้เขียนหลายการประเมินประชากรพารามิเตอร์ Dell และระเบียบ (1972) พบว่าความหมายของ RSS ที่ประมาณกลางของค่าเฉลี่ยประชากร หรือไม่มีข้อผิดพลาดในการจัดอันดับ Muttlak (1997) แนะนำให้ใช้ค่าเฉลี่ยอันดับที่สุ่มตัวอย่างการตั้งค่า (MRSS) การประมาณค่าเฉลี่ยประชากร อัลศอลิหและอัล Omari (2002) แนะนำพัดอันดับชุดสุ่มตัวอย่าง (MSRSS) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของการประเมินประชากรหมายถึง เฉพาะค่าของขนาดตัวอย่าง Jemain และอัล Omari (2006) ควอไทล์แนะนำคู่อันดับที่กำหนดสุ่มตัวอย่าง (DQRSS) สำหรับการประมาณค่าเฉลี่ยประชากร Jemain และอัล-Omari (2007) ได้ DQRSS ขยายการพัดควอไทล์อันดับชุดการสุ่มตัวอย่าง (MQRSS) สำหรับการประมาณค่าเฉลี่ยประชากร และพวกเขาแสดงให้เห็นว่า สามารถเพิ่มประสิทธิภาพของการประมาณค่าเฉลี่ยที่ใช้ MQRSS สำหรับค่าเฉพาะของตัวอย่างขนาด m โดยเพิ่มจำนวนของขั้นตอน ยัง เห็นอัล Omari และ Jaber (2008), Bouza (2002), อัลซุฟ (2007) และ Ohyama et al. (2008) ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับอันดับชุดสุ่มตัวอย่าง ในกระดาษนี้ จำนวนชั้นของเซลล์เฉลี่ยอันดับชุดสุ่มตัวอย่าง (SMRSS) จะแนะนำสำหรับการประมาณค่าเฉลี่ยประชากร กระดาษจัดเป็นดังนี้: ในส่วนที่ 2 เราอธิบายวิธีการสุ่มตัวอย่างหลายวิธีพิจารณาในการศึกษานี้ ประมาณค่าเฉลี่ยประชากรจะได้รับในส่วนที่ 3 ใน 4 ส่วน จำลองการศึกษาจะดำเนินการตรวจสอบประสิทธิภาพของวิธีที่แนะนำ ในที่สุด บทสรุปได้ในส่วนที่ 5

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีการสุ่มตัวอย่างชุดการจัดอันดับที่เสนอโดยแมคอินไทร์ (1952) ในการประมาณการอัตราผลตอบแทนหมายถึงทุ่งหญ้า เมื่อเร็ว ๆ นี้ RSS รับการพัฒนาและการแก้ไขโดยนักเขียนจำนวนมากในการประมาณค่าพารามิเตอร์ของประชากร Dell และวุ่น (1972) พบว่าค่าเฉลี่ยของ RSS คือเป็นกลาง estimator ของประชากรหมายถึงหรือไม่ว่ามีข้อผิดพลาดในการจัดอันดับ Muttlak (1997) แนะนำให้ใช้ค่ามัธยฐานอันดับการตั้งค่าการสุ่มตัวอย่าง (MRSS) ในการประมาณค่าเฉลี่ยประชากร อัลซาเลห์และอัล Omari (2002) แนะนำแบบหลายขั้นตอนการจัดอันดับชุดการสุ่มตัวอย่าง (MSRSS) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของการประมาณประชากรค่าเฉลี่ยที่เฉพาะเจาะจงของขนาดของกลุ่มตัวอย่าง Jemain และ Al-Omari (2006) แนะนำควอไทล์คู่การจัดอันดับการตั้งค่าการสุ่มตัวอย่าง (DQRSS) สำหรับการประเมินค่าเฉลี่ยประชากร Jemain และ Al-Omari (2007) มีการขยาย DQRSS เพื่อควอไทล์แบบหลายขั้นตอนการสุ่มตัวอย่าง (MQRSS) จัดอันดับที่กำหนดไว้สำหรับการประมาณค่าเฉลี่ยประชากรและพวกเขาแสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพของการประมาณค่าเฉลี่ยโดยใช้ MQRSS สามารถเพิ่มขึ้นสำหรับค่าเฉพาะของกลุ่มตัวอย่างขนาด M จากการเพิ่มขึ้น จำนวน stages.Also เห็น Al-Jaber Omari และ (2008), Bouza (2002), อัลนัสเซอร์ (2007) และ Ohyama et al, (2008) สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสุ่มตัวอย่างชุดอันดับ.
ในกระดาษนี้แบ่งแบ่งชั้นการจัดอันดับการตั้งค่าการสุ่มตัวอย่าง (SMRSS) เป็นข้อเสนอแนะสำหรับการประเมินค่าเฉลี่ยประชากร กระดาษที่ถูกจัดขึ้นดังนี้ส่วนที่ 2 เราจะอธิบายวิธีการสุ่มตัวอย่างหลายพิจารณาในการศึกษาครั้งนี้ การประมาณค่าเฉลี่ยประชากรจะได้รับในมาตรา 3 ใน 4 ส่วนการศึกษาการจำลองจะดำเนินการเพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของวิธีการที่แนะนำ สุดท้ายข้อสรุปที่จะได้รับในส่วนที่ 5

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การจัดอันดับชุดตัวอย่างวิธีที่เสนอโดย แมคอินไตย์ ( 1952 ) ในการประเมินหมายถึงทุ่งหญ้าผลผลิต เมื่อเร็ว ๆนี้ , RSS ได้รับการพัฒนาและแก้ไขโดยผู้เขียนหลายคน เพื่อประมาณการจำนวนพารามิเตอร์ Dell และถ่วง ( 1972 ) พบว่าค่าเฉลี่ยของ RSS เป็นแบบกำลังสองของประชากร หมายถึง หรือไม่มีข้อผิดพลาดในการจัดอันดับ muttlak ( 1997 ) แนะนำให้ใช้ค่ามัธยฐานอันดับชุดตัวอย่าง ( mrss ) เพื่อประมาณการประชากรหมายถึง อัลซาเลห์และอัล Omari ( 2002 ) ชี้ให้เห็นความสัมพันธ์อันดับชุดตัวอย่าง ( msrss ) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของการประมาณค่าเฉลี่ยประชากรค่าเฉพาะของขนาดตัวอย่าง jemain และอัล Omari ( 2006 ) แนะนำคู่อันดับควอไทล์ชุดตัวอย่าง ( dqrss ) สำหรับการประมาณค่าเฉลี่ยประชากร . jemain และอัล Omari ( 2007 ) ได้ขยาย dqrss เพื่อป้องกันเวลาจัดอันดับชุดตัวอย่าง ( mqrss ) ประมาณค่าเฉลี่ยประชากรและพวกเขาพบว่าประสิทธิภาพของตัวประมาณค่าเฉลี่ยโดยใช้ mqrss สามารถเพิ่มขึ้นสำหรับค่าเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง โดยเพิ่มจำนวนของขั้นตอน ยังเห็นอัล Omari และ Jaber ( 2008 ) โบวซ่า ( 2002 ) , Al Nasser ( 2007 ) และ โอยาม่า et al . ( 2008 ) สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการจัดอันดับของชุดตัวอย่าง .ในกระดาษนี้ แบ่งเฉลี่ยอันดับชุดตัวอย่าง ( smrss ) เป็นค่าประมาณค่าเฉลี่ยประชากร . กระดาษจัดดังนี้ ในส่วนที่ 2 เราจะอธิบายหลายตัวอย่างวิธีการพิจารณาในการศึกษานี้ การประมาณค่าประชากร หมายถึง กำหนดในมาตรา 3 มาตรา 4 , การจำลองการศึกษามีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาประสิทธิภาพของการแนะนำวิธีการ ในที่สุด ผลที่ได้รับในส่วนที่ 5 .