完美和非完美排序集抽样下Ailamujia分布中参数的极大似然估计及其性质

来源：应用数学学报杂志2026年第1期北京时间：

作者：赵洪略, 陈望学, 戴文琛, 彭逵安

单位：吉首大学数学与统计学院, 吉首 416000

摘要：在统计推断中,参数估计的好坏很大程度上依赖于抽样设计,所以有效的抽样设计将是一项重要的研究课题.本文在排序集抽样(RSS)下研究了Ailamujia分布中参数的极大似然估计(MLE)及其性质.理论结果和数值结果均表明RSS下的MLE比简单随机抽样(SRS)下的MLE渐近有效.考虑到排序可能出错带来的影响,本文进一步考虑了非完美排序集抽样(IRSS)下该参数的MLE的渐近效率,理论结果和数值结果均表明IRSS下的MLE至少与SRS下的MLE一样有效.

关键词：排序集抽样,非完美排序集抽样,极大似然估计