本文關(guān)鍵詞：小樣本條件下可變作用代表值的貝葉斯推斷方法

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【摘要】：為克服工程實(shí)際中測(cè)試數(shù)據(jù)不充足的條件下,采用經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)方法推斷可變作用的代表值時(shí),由統(tǒng)計(jì)不確定性導(dǎo)致推斷結(jié)果偏于冒進(jìn)的缺點(diǎn),基于極小值I型分布分位值的線性回歸推斷方法,提出了小樣本條件下可變作用代表值的線性回歸推斷方法,并以此作為檢驗(yàn)其他推斷方法精度的基準(zhǔn)方法;根據(jù)貝葉斯理論,利用分布參數(shù)的Jeffreys無信息先驗(yàn)分布,提出可變作用標(biāo)準(zhǔn)值和頻遇值的貝葉斯推斷方法.應(yīng)用研究結(jié)果表明:貝葉斯推斷方法較線性回歸推斷方法簡便且應(yīng)用范圍廣,在標(biāo)準(zhǔn)差已知的情況,可給出更優(yōu)的推斷結(jié)果;無參數(shù)信息時(shí),對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)值和頻遇值的保證率不低于0.90的情況,貝葉斯推斷方法均具有較好的精度;相對(duì)于其他可信水平,可信水平0.75時(shí)推斷結(jié)果更接近真值,因此,建議取可信水平為0.75.
【作者單位】： 西安建筑科技大學(xué)土木工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 荷載 代表值 貝葉斯方法 統(tǒng)計(jì)推斷 小樣本容量
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(50678143,51278401)
【分類號(hào)】：TU311.2
【正文快照】： 可變作用的代表值包括標(biāo)準(zhǔn)值、頻遇值和準(zhǔn)永久值等[1],對(duì)它們的推斷是建立結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與評(píng)定方法的基礎(chǔ).當(dāng)樣本容量(測(cè)試數(shù)據(jù)數(shù)量)充足時(shí),一般可采用矩法、極大似然法等經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)的推斷方法,但實(shí)際中的測(cè)試數(shù)據(jù)不總是充足的,如仍采用目前經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法,往往導(dǎo)致代表值的推斷

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本文編號(hào)：833231