本文關鍵詞： 巖土參數(shù) 標準值 Bootstrap法 小樣本 區(qū)間估計　出處：《華中科技大學學報(自然科學版)》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對小樣本條件下巖土參數(shù)均值的t分布估計區(qū)間較寬、所得工程設計參數(shù)標準值偏離真值較大的問題,進行了巖土參數(shù)總體分布明確條件下的小樣本勘察取樣計算機隨機模擬,利用充足批次重復抽樣構建標準值空間,對比了非參數(shù)Bootstrap法與傳統(tǒng)t分布法的區(qū)間估計差異,討論了Bootstrap法巖土參數(shù)標準值隨樣本統(tǒng)計量及容量的變化規(guī)律.研究表明:同一置信水平下,Bootstrap法能充分利用小樣本經(jīng)驗分布信息,有效收窄巖土參數(shù)的均值估計區(qū)間,所得標準值較t分布法更接近于真值;Bootstrap法的巖土參數(shù)均值置信區(qū)間寬度隨樣本容量增大而逐漸減小,其標準值與樣本容量呈現(xiàn)良好的負冪函數(shù)關系,據(jù)此提出了以樣本平均值為基準、樣本容量和標準差為影響參數(shù)的標準值計算式;當樣本容量n20時,Bootstrap法更能體現(xiàn)出減少標準值偏離真值誤差的明顯效果.
[Abstract]:In view of the problem that the estimation interval of t distribution of the mean value of geotechnical parameters is wide under the condition of small sample, the standard values of engineering design parameters deviate greatly from the true values. The computer random simulation of small sample survey sampling under the condition of definite total distribution of geotechnical parameters is carried out. The standard value space is constructed by sufficient batch repeated sampling, and the difference of interval estimation between the nonparametric Bootstrap method and the traditional t distribution method is compared. The variation of standard values of geotechnical parameters with sample statistics and capacity by Bootstrap method is discussed. The results show that the bootstrap method can make full use of the empirical distribution information of small samples and effectively narrow the mean estimation interval of geotechnical parameters at the same confidence level. The obtained standard value is closer to the true value than the t-distribution method. The width of the confidence interval of the mean value of the geotechnical parameters decreases with the increase of the sample size, and the standard value and the sample size show a good negative power function relationship. Based on this, a standard value calculation formula with sample average value as reference and sample size and standard deviation as influence parameters is put forward, and the bootstrap method can better reflect the obvious effect of reducing the deviation error of standard value when the sample size is n20.
【作者單位】： 西南交通大學土木工程學院;西南交通大學高速鐵路線路工程教育部重點實驗室;
【基金】：國家重點基礎研究發(fā)展計劃資助項目(2013CB036204)
【分類號】：TU43

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本文編號：1497302