本文選題：小樣本 + Bayes��； 參考：《哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年01期

【摘要】：小樣本情況下實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的概率分布較難確定,傳統(tǒng)小樣本估計(jì)方法無法提供準(zhǔn)確的參數(shù)估計(jì);針對工程上常用的Bayes Bootstrap方法對小樣本可靠性參數(shù)估計(jì)僅僅是原樣本的重復(fù),在參數(shù)區(qū)間估計(jì)上精度不夠高的問題;在不改變原樣本數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,依據(jù)時(shí)間序列將原樣本分組并擴(kuò)充,對擴(kuò)充后的樣本進(jìn)行參數(shù)點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì),提出針對小樣本情況下參數(shù)區(qū)間估計(jì)的改進(jìn)方法,給出了改進(jìn)方法的算法。運(yùn)用蒙特卡羅仿真方法進(jìn)行建模仿真,結(jié)合具體算例分析,驗(yàn)證新方法對小樣本情況下參數(shù)的區(qū)間估計(jì)精度有顯著提高。
[Abstract]:In the case of small sample, the probability distribution of experimental data is difficult to determine, and the traditional small sample estimation method can not provide accurate parameter estimation. On the basis of not changing the original sample data, the original sample is grouped and expanded according to the time series to estimate the parameter point and the interval of the expanded sample. An improved method for interval estimation of parameters with small samples is presented. The Monte Carlo simulation method is used to model and simulate the parameters. It is verified that the new method can improve the precision of the interval estimation of the parameters in the case of small samples.
【作者單位】： 海軍工程大學(xué)理學(xué)院應(yīng)用數(shù)學(xué)系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61074191) 海軍工程大學(xué)青年基金(HGDQNJJ15003);海軍工程大學(xué)理學(xué)院青年基金(HJGSK2014G125)
【分類號(hào)】：O212

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本文編號(hào)：1861410