층화된 임의 표본 추출에서 이상치를 사용한 보조 변수의 이중 변환

연구 변수의 유한 모집단 분산을 추정하기 위해, 본 논문은 다양한 변환을 사용하는 개선된 형태의 효율적 추정량을 제안합니다. 보조 변수의 최소값과 최대값이 모두 알려져 있고, 보조 변수의 순위가 연구 변수와 연관되어 있는 경우, 이러한 추정량은 특히 유용합니다. 따라서 이러한 순위를 활용하여 추정량의 정확성을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 우리는 층화된 임의 표본 추출 방법을 통해 첫 번째 차수 근사를 사용하여 제안하는 추정량의 편향 및 평균 제곱 오차(MSE)를 포함한 특성을 조사합니다. 성능을 판단하고 발견 사항을 수학적으로 검증하기 위해 시뮬레이션 연구가 수행됩니다. 결과에 따르면, 제안된 추정량의 클래스는 모든 시나리오에서 다른 추정량에 비해 평균 제곱 오차(MSE) 및 상대 효율 비율(PRE) 측면에서 더 나은 성과를 보입니다. 또한, 개선된 추정량의 성능이 기존 추정량보다 더 뛰어나다는 것을 증명하기 위해 응용 섹션에서 세 가지 데이터 세트를 조사합니다.