不同先验信息下成功概率的Bayes估计

参数的Bayes估计取决于先验分布和损失函数。在平方损失下,参数的Bayes估计是后验分布的均值。在无信息先验、Jeffreys先验和平方损失下,给出两点分布成功概率的估计,比较了其无偏性、方差、均方误差与风险,并进行了数值仿真实验。结果表明:无信息先验分布下的估计优于Jeffreys先验分布下的估计,无信息先验分布下估计的均方误差小于Jeffreys先验分布下的估计的均方误差,无信息先验分布下估计的风险小于Jeffreys先验分布下的估计的风险。     

光滑样条回归的分层贝叶斯方法

从光滑样条回归的贝叶斯解释出发，将光滑参数λ看作先验分布中的超参数．用分层贝叶斯的方法，假定λ的先验分布为伽玛分布，用后验均值估计回归样余．通过模拟表明本文提出的方法具有很好的估计效果．     

维修性小子样验证中先验信息的融合方法

研究了在Bayes小子样验证方法中多源先验信息的融合问题。由于维修时间取值具有跳跃性大、范围较宽的特点,采用随机加权法将先验信息表示为先验分布。分别提出了基于均值和基于样本量的先验分布权重因子,在此基础上,建立了基于质量因子计算先验分布权重的模型。通过计算综合先验分布与假设的正态分布的概率密度误差,对其融合后为正态分布的假设进行了检验,同时也提出了准确计算分布模型参数的方法。通过某舰船装备维修性先验信息融合的实例表明了方法的有效性及准确性。     

均匀分布的优良特性及其应用

研究了均匀分布的优良特性,用均匀随机数生成其它随机数,在取先验分布为共轭分布的条件下,用贝叶斯统计方法给出均匀分布参数的最短可信区间。     

一次性作用产品可靠度的Bayes置信下限

针对高价值一次性作用产品的小样本可靠性评估问题,选用带有k因子的先验分布,基于贝塔分布的双层先验分布,以及基于均匀分布的双层先验分布,研究了一次性作用产品的可靠度置信下限的估计方法.由模拟研究得出,在有历史数据时,基于k因子贝塔先验分布的估计方法比WCF方法精确;在有不完全历史信息时,基于贝塔双层先验分布的方法比基于均匀双层先验分布的方法精确.     

多级评分的Bayes估计

对多级评分的测验题型,给出了其Bayes模型,把先验分布从无信息先验推广到了更一般的Dirichlet先验分布情形,求出了参数的Bayes估计,指出了其意义,并在不同样本条件下给出了先验分布超参数的估计.     

Bayesian方法的计算学习机制和问题求解

从信息熵的角度讨论了无信息先验分布的Bayesian假设的合理性 ,着重分析了贝叶斯方法的计算学习机制 ,得出贝叶斯定理是将先验分布中的期望值与样本均值按各自的精度进行加权平均 ,精度越高者其权值越大 ,合理地综合了先验信息和后验信息。在共轭先验分布的前提下 ,可以将后验信息作为新的一轮计算的先验 ,用 Bayesian定理与进一步得到的样本信息进行综合。多次重复这个过程后 ,样本信息的影响越来越显著。因此 ,合理正确地指派先验分布对提高学习的效率和质量有重要意义。 Bayesian方法既可避免只使用先验信息可能带来的主观偏见 ,和缺乏样本信息时的大量盲目搜索 ,也可避免只使用后验信息带来的噪音的影响。因此 ,适用于具有概率统计特征的数据采掘和知识发现问题 ,尤其是样本难得或代价昂贵的问题。     

复合Mlinex损失下艾拉姆咖分布参数的Bayes估计

在复合Mlinex对称损失下,就参数的先验分布分别为共轭先验、无信息先验以及Jeffreys先验,研究艾拉姆咖分布参数的Bayes估计.通过数值模拟得到Bayes估计值并进行了比较,结果表明当先验分布为共轭先验时,Bayes估计值最优,最后的实证分析证明了模拟的结果.     

方差已知条件下平稳AR模型的贝叶斯分析

当方差已知时,分别对无信息先验和共轭先验条件下的平稳AR(p)模型进行了贝叶斯分析,并给出了平稳AR(1)模型回归系数的贝叶斯估计和预报分布的解析式.结果表明,两种先验分布下,回归系数的后验分布均服从平稳域内的截断正态分布.无信息先验分布下,后验均值与经典OLS估计值一致;在共轭先验分布下,后验均值是先验均值和经典OLS估计值的加权平均.     

基于均匀分布与泊松分布的共轭先验理论研究

本文在分析讨论贝叶斯统计学理论中先验分布、条件分布、贝叶斯公式的密度函数及共轭先验分布的基础上,探讨了均匀分布与泊松分布的共轭先验理论,并得出相关结论.     

一类特殊Z分布的渐近分布

通过对Fisher-Z分布进行适当分解, 利用截尾法研 究Z分布的近似分布. 证明了当Z分布中的两个参数m和n都为正整数, 且m/(m+n) →α(m,n→∞, 0<α<1)时的渐近分布为正态分布. 作为特例, 说明了某类F分布的渐近分布 也是正态分布.     

(0,1)区间上一种新的分布族

探讨了取值在(0,1)区间上的随机变量的一种新的分布族,对其各阶矩给出了积分表达公式,证明了这种分布是指数族,并利用数学软件给出了这种分布的几种典型形态.与Beta分布相比,这种分布族的曲线形态更加丰富,同时,这种分布与Gamma分布又有着密切的关系.     

TGBVE分布及其性质

在GBVE分布的基础上提出了TGBVE分布,并讨论了这种分布的一些性质。     

矢量场的分布与其实际的源分布之间的关系

矢量场是由它的源所引起的，所以场分布由源的分布所决定．本文试图依据亥姆霍兹定理，推导出整个场的分布与其所有实际的源分布之间的关系式．     

玻尔兹曼分布与费米—狄拉克分布的统一

用数值方法讨论了玻尔兹曼分布和费米-狄拉克分布,发现在一定的条件和范围内,它们是相互统一的.在研究这个统一时,有两个影响因素：化学势和温度.在温度稳定而化学势变化的情况下,在化学势远大于0时,两者差别比较大;化学势较小时,基本符合.在化学势稳定而温度变化的情况下,随着温度的增加,费米—狄拉克分布几率更接近于玻尔兹曼分布几率.     

为随机数实现及变换方法研究

随机数在现代生活中,特别是在系统仿真中起着重要的作用。利用自然特性来得到随机数不太实用。因此,需要研究产生伪随机数的方法来满足不同的需求。首先研究生成均匀分布和白噪声伪随机序列的方法,然后给出了根据均匀分布随机序列产生任意概率分布的伪随机数序列的算法。并根据这些算法进行了建模仿真,且对仿真所得的伪随机数序列进行了统计分析,结果表明符合概率分布要求。     

多维超几何分布、多项分布与多维Poisson分布之间的关系

将一维情形的超几何分布、二项分布与Ｐｏｉｓｓｏｎ分布之间的联系加以推广，提出多维Ｐｏｉｓｓｏｎ分布的概念。多维超几何分布在一定条件下以多项分布作为其极限分布，而多项分布在一定条件下又趋向于多维Ｐｏｉｓｓｏｎ分布。     

分布式关系型数据库管理系统C-POREL的代码生成机制设计

分布式数据库管理系统(DDBMS)中,代码生成模块是实现系统的分布透明性(分割透明性和分配透明性)的重要模块,其设计得好坏对整个系统有极大的影响。本文以分布式关系型数据库管理系统C-POREL的代码生成机制为例,讨论DDBMS中的代码生成层的设计方法。文中给出C-POREL系统的代码生成模块的设计方案,并提出了其中所必须的一些算法,最后给出了具体的例子。     

方格子系统中投掷长针的Buffon问题

考虑在间距为1的区域足够大的方格子系统中投入长度为l∈(0, ∞)的针时,针与方格子的横轴和纵轴的交点总数的分布问题．     

复杂装配车间的物料推拉式配送策略

主要针对复杂装配车间的物料配送过程中出现的物料积压、配送模式单一、配送效率低等现象提出了一套推拉式结合的配送策略。这套配送策略包含推式配送管理策略和与之相对应的库存盘点策略，以及一种配送提前期算法；此外，在拉式配送策略方面还提出了最晚起配时间和处理周期两个关键理念，并对临时急需、返工等突发情况的处理提出了优化建议，较好的保证了生产和配送过程的稳定性。