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EFFICIENCY-ENHANCED POPULATION MEAN ESTIMATION UNDER STRATIFIED SAMPLING WITH INDETERMINATE DATA
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PRE
AI
DOI：10.17654/0972361726019.png)
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摘要
En 中文
中性测度估计是抽样理论的一项重大发展，成功解决了由不确定、不明确和不可靠数据引发的问题。本研究在分层抽样的中性测度环境下，通过纳入辅助信息来估计研究变量的总体均值。一种中性测度分层指数比率型估计量的目的是提高异质性中性测度总体中的估计精度。所提出的估计量提升了精度和可靠性。它通过一阶近似评估偏差和均方误差（MSE）。理论发现得到实证证据的支持，这表明该估计量具有优越的性能，相较于传统估计量，实现了更低的MSE和更高的百分比相对效率（PRE）。这些结果证实了所提出的估计量作为中性测度分层抽样（NSS）未来应用中的可靠且高效工具，特别是在不明确数据环境下。
Keyword:
auxiliary information
mean squared error
neutrosophic data
percentage relative efficiency
期刊
A
IF:
0.2
论文数:
37
被引数:
0
机构
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