改进的排列抽样中熵估计和拟合优度检验器
摘要：熵在许多统计和工程问题中是最适用的不确定性度量之一。在统计学文献中，熵用于计算Kullback-Leibler（KL）信息，这是一种用于进行拟合优度检验的强大方法。排名集采样（RSS）似乎为文献中研究的大规模问题中多个总体参数提供了改进的估计量。它是为在感兴趣的变量难以或昂贵测量且在小子样中易于排名的情况下开发的。本文介绍了两种熵的估计方法，并将它们与简单随机采样（SRS）中熵的估计方法在偏差和均方根误差（RMSE）方面进行比较。观察到RSS方案将改善该估计量。最佳熵估计方法与平均值估计方法以及基于RSS方案的两种有偏和无偏方差估计器一起使用，估计KL信息并进行指数函数性和正态性的拟合优度检验。计算了所需的临界值和功效。还观察到RSS估计量将增加功效。
作者：Morteza Amini, M. Mehdizadeh and N. R. Arghami
论文ID：1106.1733
分类：Computation
分类简称：stat.CO
提交时间：2011-06-10