一個極值問題在抽樣理論上的應用及其程式解
在統計學上我們經常會遭遇到如下的問題: minimze subject to 其中 和C都是已知。 上述非線性規劃(NONLINEAR PROGRAMING)問題的最佳解,是相當複雜的,以致於我 們無法用簡單的式子,將其解明確的表示出來。 RAO-GHANGURDE (1972)在“從有限母體抽樣的貝氏最佳解”這一篇文章中,對 這種非線性規劃問題,提出一個反覆演算的解法,來解決這類問題,由於,我們無法 看出其演算法的立論根據何在,收斂結果的精確性有多高,於是,本文在k=2及k =3的情形下,由直覺的幾何觀點,提出了另一個求最佳解的方法,來驗證RAO-GHAN GURED 反覆演算法的類確...
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國立政治大學
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ndltd-CHENGCHI-B20020058192013-01-07T19:24:50Z 一個極值問題在抽樣理論上的應用及其程式解 田益誠 TIAN, YI-CHENG 極值問題 抽樣理論 統計學 非線性規劃 雙重抽樣 NONLINEAR-PROGRAMING DOUBLE-SAMPLING STATISTICIAN RAO-GHANGURDE SMITH-SEDRASK JINN-SMITH-SEDRASK 在統計學上我們經常會遭遇到如下的問題: minimze subject to 其中 和C都是已知。 上述非線性規劃(NONLINEAR PROGRAMING)問題的最佳解,是相當複雜的,以致於我 們無法用簡單的式子,將其解明確的表示出來。 RAO-GHANGURDE (1972)在“從有限母體抽樣的貝氏最佳解”這一篇文章中,對 這種非線性規劃問題,提出一個反覆演算的解法,來解決這類問題,由於,我們無法 看出其演算法的立論根據何在,收斂結果的精確性有多高,於是,本文在k=2及k =3的情形下,由直覺的幾何觀點,提出了另一個求最佳解的方法,來驗證RAO-GHAN GURED 反覆演算法的類確性。 最後,本論文將上述非線性規劃問題的解法,應用到下面兩個例子上: (a)在 COCHRAN的“抽樣技巧”( SAMPLING TECHNIQUES)這一本書裡,有關雙重 抽樣(DOUBLE SAMPLING )的理論中,也遭遇到要解決這一類問題,但由他的公式, 所計算出來的解,並不一定會萬足所需要的限制條件。 (b)在SMITH-SEDRASK (1982)的“推估魚群年齡成份的貝氏最佳解“和JINN -SMITH-SEDRASK(1987)的“推估魚群年齡成份的貝氏最佳雙重抽樣”這兩篇的 文章中,同樣的也遭遇到這一類的問題。 國立政治大學 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/cgi-bin/cdrfb3/gsweb.cgi?o=dstdcdr&i=sid=%22B2002005819%22. text 中文 Copyright © nccu library on behalf of the copyright holders |
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極值問題 抽樣理論 統計學 非線性規劃 雙重抽樣 NONLINEAR-PROGRAMING DOUBLE-SAMPLING STATISTICIAN RAO-GHANGURDE SMITH-SEDRASK JINN-SMITH-SEDRASK 田益誠 TIAN, YI-CHENG 一個極值問題在抽樣理論上的應用及其程式解 |
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在統計學上我們經常會遭遇到如下的問題:
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其中 和C都是已知。
上述非線性規劃(NONLINEAR PROGRAMING)問題的最佳解,是相當複雜的,以致於我
們無法用簡單的式子,將其解明確的表示出來。
RAO-GHANGURDE (1972)在“從有限母體抽樣的貝氏最佳解”這一篇文章中,對
這種非線性規劃問題,提出一個反覆演算的解法,來解決這類問題,由於,我們無法
看出其演算法的立論根據何在,收斂結果的精確性有多高,於是,本文在k=2及k
=3的情形下,由直覺的幾何觀點,提出了另一個求最佳解的方法,來驗證RAO-GHAN
GURED 反覆演算法的類確性。
最後,本論文將上述非線性規劃問題的解法,應用到下面兩個例子上:
(a)在 COCHRAN的“抽樣技巧”( SAMPLING TECHNIQUES)這一本書裡,有關雙重
抽樣(DOUBLE SAMPLING )的理論中,也遭遇到要解決這一類問題,但由他的公式,
所計算出來的解,並不一定會萬足所需要的限制條件。
(b)在SMITH-SEDRASK (1982)的“推估魚群年齡成份的貝氏最佳解“和JINN
-SMITH-SEDRASK(1987)的“推估魚群年齡成份的貝氏最佳雙重抽樣”這兩篇的
文章中,同樣的也遭遇到這一類的問題。
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