Bootstrap方法在区间估计中的应用

运用bootstrap方法对总体均值区间进行估计。在小样本下用常规方法和bootstrap 4种方法对总体均值进行区间估计,在R软件中实现。结果表明,用bootstrap方法估计出的区间宽度明显要比常规方法估计出的窄。bootstrap方法可以提高小样本下总体均值区间估计的精度。     

沉降计算经验系数的Bootstrap法置信区间估计

采用Bootstrap法推断小样本条件下的沉降计算经验系数概率特征及置信区间,以解决工程中沉降计算经验系数样本量很少,难以应用常规统计方法分析其概率分布的问题。直接对样本重抽样,根据Bootstrap样本逼近参数真实分布,并纠正Bootstrap仿真过程中出现的偏差,以获得参数的无偏置信区间。通过某客运专线路基工程实例分析,得出:采用Bootstrap法可较好地推断小样本条件下沉降计算经验系数未知参数的概率分布,获得参数的置信区间;当面荷载在40～240 kPa范围内取值时,红黏土地基的沉降计算经验系数均值随载荷的增大而减少,经验系数均值服从正态分布,置信度为95%的经验系数均值的置信区间按荷载范围依次为[0.637,0.884],[0.637,0.884]及[0.901,1.165]。     

Bootstrap方法在无失效数据分析中的应用

本文在无失效数据可靠性分析经典方法的基础上,提出了无失效数据参数的Bootstrap估计,并对寿命服从Weibull分布和正态分布的两种情形,分别用Monte-Carlo方法进行了随机模拟,所得的结果与工程经验值一致。     

Bootstrap方法下的Poisson分布置信区间估计

文章研究了参数为λ的Poisson分布的Bootstrap置信区间,通过模拟计算,用此方法得到的Bootstrap置信区间的精度明显优于用经典方法得到的置信区间.     

表决系统Bayes可靠性评估及其仿真

提出了表决系统Bayes可靠性评估的数字仿真方法。依据表决系统组成的结构特点和系统Bayes可靠性评估的基本原理，在进行单元可靠性评估的基础上，分别运用BayesMC、Bayes bootstrap和double Bayes MC方法进行系统可靠性评估。给出了表决系统Bayes可靠性评估的一般步骤。仿真实例表明了方法的可行性。     

Bootstrap方法在测定学生智商中的应用

将bootstlrap方法引入到测定学生智商的简单模型中，建立了关于模型解释能力参数的置信区间；计算了关于主成分向量的基于稳健估计的bootstrap标准方差，并对结果进行了分析，这些对测定学生智商模型bootstrap是非常必要的。     

改进的PTM方法及其在区间估计中的应用

在小样本情形下,传统区间估计方法和PTM方法得到的置信区间不具有稳健性.对PTM方法进行改进,对原来的深度函数进行重新定义,得到改进的PTM方法,并且在2种抽样方法下以不同分布将其与传统方法进行比较得到:改进的PTM方法精度较高,在相同置信水平下,置信区间更短,真值覆盖率更大.     

估计中模糊先验信息的一类定量描述方法

在Bayes可靠性评估中,为了提高小样本条件下可靠性的精度,需要利用专家经验等信息.而可靠性工程专家习惯于将自己的意见用模糊信息来表述.基于模糊隶属函数,对专家模糊经验信息做出了定量描述,并在此基础上利用Bayes方法实现了语音选择器的专家信息与实验数据的有效融合.实例表明,在专家经验信息的置信区间较宽时,采用三角型模糊分布能有效提高可靠性评估的精度.而置信区间较窄时,正态型分布具有更好的融合效果.     

LTE-advanced系统级仿真方法与实现

先进的长期演进技术(long term evolution advanced,LTE-advanced)是新一代无线移动通信系统核心技术,如何有效评估这一技术系统性能是当前研究重点之一.在充分理解无线通信系统级仿真基本理论和LTE-advanced系统级仿真若干规范基础上,梳理LTE-advanced系统级仿真涉及的组...     

基于Bootstrap仿真的广义Pareto现金流风险分析

建立了基于Bootstrap仿真的广义Pareto经营现金流风险(CFaR)模型,在广义Pareto分布的框架下运用基于Bootstrap仿真得到现金流风险价值,以克服广义Pareto分布的小样本造成的估计误差,提高分析的可信度,并改进了广义Pareto模型的不足.将该模型用于中国房地产上市公司现金流风险价值估计,得到了满意的结果.     

比估计的Bootstrap置信区间

先用常见Bootstrap-t方法、BCa方法，然后用自己提出的函数无偏Bootstrap研究了比估计的置信区间，并以比估计的Fieller区间作为标准比较上述三种方法，指出了函数无偏Bootstrap的适用性。     

AR模型参数的Bootstrap方差估计

针对故障诊断中AR模型参数判别门限值的确定需要大量样本和重复多次试验的问题，采用小样本统计的Bootstrap方法对车削振颤AR模型参数的方差进行了估计，结果表明，该方法具有较好的估计结果和工程应用价值。     

光滑Bootstrap均值分布估计的渐近性质

本文讨论了标准化样本均值分布的光滑化Bootstrap估计的相合性,并给出了这种逼近的收敛速度.     

工-夹系统刚度计算及变形加工误差模型

研究切削加工过程中工件-夹具系统的刚度计算方法及变形加工误差.运用经典Hertz接触理论和有限元方法,基于切削加工中工件的准静态受力分析,提出工件-夹具系统刚度计算的新方法,建立了基于工件-夹具系统刚度的工件加工误差预报模型.该方法避免了有限元计算中接触分析的使用,无需多次非线性迭代计算,减少了计算时间.     

二维指数信号模型中参数Bootstrap估计的渐近正态性

主要研究了二维带白噪声指数信号模型中参数估计的Bootstrop逼近,借助于回归模型中Bootstrap逼近的构造方法,给出了二维指数信号模型参数的自助估计,并证明了自助估计的渐近正态性.     

Bootstrap门限向量误差修正模型中门限同积SupLM检验

对门限向量误差修正模型提出了基于原假设为线性非同积关系的一种门限同积SupLM检验。给出了理论证明的检验门限同积关系存在性的SupLM检验的理论证明,以及相关的bootstrap算法。模拟实验得到比较好的检验水平和功效,进一步将其用于研究几种美国国库券收益率的关系,发现它们之间存在明显的门限同积关系。     

射频仿真系统平面波误差分析

射频仿真系统通常采用三元组天线单元合成的方式进行雷达目标空间参数的仿真,这种工作方式必然会引起信号合成的平面波误差,本文就该项误差进行了详细讨论,针对介质透镜对该误差的改善作用进行了仔细研究,最后给出了工程上通常采用的误差修正方案.