本文選題：合格率 + 小樣本　； 參考：《統(tǒng)計(jì)與決策》2016年12期

【摘要】：文章針對(duì)產(chǎn)品合格率估計(jì)時(shí)小樣本檢測(cè)的特點(diǎn),在β分布假設(shè)的基礎(chǔ)上,利用隨機(jī)加權(quán)法將小樣本"提攜"為大樣本,較準(zhǔn)確地估計(jì)出先驗(yàn)分布的超參數(shù)。結(jié)合當(dāng)前小樣本信息進(jìn)行了合格率估計(jì)的貝葉斯算法,實(shí)現(xiàn)了合格率的估計(jì)。
[Abstract]:In view of the characteristics of small sample detection in the estimation of product pass rate, based on the assumption of 尾 distribution, the small sample is "carried" as a large sample by the random weighting method, and the super-parameters of the prior distribution are estimated more accurately. Bayesian algorithm is used to estimate the pass rate based on the current small sample information, and the qualified rate estimation is realized.
【作者單位】： 南陽(yáng)理工學(xué)院數(shù)理學(xué)院;南陽(yáng)理工學(xué)院土木工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(40830742;50979310)
【分類號(hào)】：F273.2;F224

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1953164