几种小子样样本均值区间估计方法及其比较
本文对小子样样本均值区间估计的经典方法、Bootstrap方法、Bayes Bootstrap方法(又称随机加权法)、Jackknife方法以及经验特征函数展开方法进行了理论分析，并对样本容量为4、5、6的三组样本均值区间估计分别进行了数值计算；分析计算结果表明：利用经典方法计算得到的区间长度最大，其它几种方法求得的区间长度明显要小。对比几种区间估计方法，经典方法求均值区间估计要预先知道样本总体分布类型，而其它四种方法并不需要样本总体分布的信息，在实际应用中更加方便。
特征函数 小子样样本 均值区间估计 随机加权法
郭春营 姜猛 林源根
第二炮兵装备研究院第一研究所 北京 100085
国内会议
沈阳
中文
290-295
2009-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）