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Ranked Set Sampling (RSS) は，母集団からの標本抽出方法の一つであり，様々な分野で用いられるサンプリング方法である．本研究では 1 標本，2 標本，多標本検定問題に対する新しいノンパラメトリック検定統計量を提案した．検定統計量の極限分布や精緻な近似分布の導出を行ない，数値実験を通して提案統計量の有用性を示した．また，漸近検出力や一致性，不偏性など対立仮説の下で重要な理論的性質について示した．さらに，多変量データに対する新しい順位決定方法を提案した．実際の RSS データはどのような分布に従うか不明であるため，カーネル密度推定を用いて分布推定やパラメータ推定を行なった．
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