特小子样试验下导弹精度评定的Bootstrap方法

针对特小子样下导弹精度评定的需求,提出了利用验前信息来弥补现场试验信息不足的改进Bootstrap统计方法.首先介绍了Bootstrap方法的基本概念;其次分析和比较了特小子样下验前信息与现场试验信息的若干种相容性检验方法的性能,并根据相容性检验水平确定了各类信息源的权重.然后,基于重要度抽样的思想,分别针对非参数Bootstrap方法和参数Bootstrap方法讨论了验前信息在导弹精度评定中的运用.最后,根据工程经验提出了一种改进的权重分配方案.仿真结果表明,KS相容性检验方法在特小子样下更为适用,考虑相似验前信息的Bootstrap精度评定结果更为合理.     

基于修正权值混合验后的导弹精度融合评估

当利用仿真实验和飞行试验两类信息进行导弹精度融合评估时,对于正态分布参数,如果将有信息验前分布与无信息验前分布进行混合,将导致混合验后分布权重无法真实反映两类数据的相容性水平,从而导致估计结果产生偏差。针对这一问题,提出了飞行试验样本所对应的有验前样本容量约束的第二类极大似然（prior sample size constrained maximum likelihood II, SCML II）估计,定义了有验前样本容量约束的边际密度（prior sample size constrained marginal density, SCMD）函数值。采用现场样本的SCMD替换无信息验前分布条件下的现场样本边际分布,从而修改了加权混合验后分布的融合权重。最后,通过实例分析了改进方法的估计性能。     

基于顺序Dirichlet分布的Bayes可靠性增长评估方法

针对产品可靠性增长试验过程中试验样本量少这一特点,提出一种基于顺序Dirichlet分布的Bayes可靠性增长评估方法。利用顺序Dirichlet分布的统计特性,对产品可靠性增长试验过程中的专家信息进行规范化描述,并在Bayes试验鉴定框架下作为验前信息给出其验前分布的确定方法,以及产品可靠性增长过程中各试验阶段产品可靠性的评估方法。通过综合考虑产品各试验阶段的历史信息,主观信息和客观信息等多种信息形式,解决了小样本情况下产品可靠性增长试验性能指标的评估问题。     

特小子样场合下,Bayes方法与仿真在飞行器试验分析中的运用

本文论述具有验前信息下的试验结果统计推断方法。文中以再入飞行器械活跃产估为例，说明了Ｂａｙｅｓ方法的特点。对于验前信息的获取及验前分布的表示作了重点论述。文中提供的方法，对于小子样甚至是特小子样场合下的芭场试验结果的分析具有普遍意义。     

先验信息在Bayes可靠性评估中的应用研究

简要介绍了Ｂａｙｅｓ方法在可靠性评估中的应用,分析了当选取共轭共验分布的情况下,先验信息对可靠性评估结果的作用强度以及后验点估计和置信区间的影响,最后,针对Ｂａｙｅｓ方法在实际应用中的适应范围和有效性问题,设计了利用试验数据对先验信息进行相容性检验的方法。     

含增长单元串并联系统可靠性评定的Bayes方法

先验分布的确定与表示是Bayes统计推断的出发点和关键点。针对含增长单元串并联系统的特点 ,提出了一种通过分解 综合法确定系统可靠性参数先验分布的方法。该方法有助于解决小样本复杂系统可靠性评定中无验前信息或验前历史信息较少时先验分布的确定问题 ,并给出实例进行说明     

Bayes分析中的多源信息融合问题

在Ｂａｙｅｓ小子样理论中,验前分布的获取与表示是一个关键问题。本文对验前样本和现场子样服从同一总体分布情况下的经典统计方法和Ｂａｙｅｓ方法进行了比较。然而在工程实践的大多数情况下,验前样本和现场子样并不完全属于同一总体分布。本文推导了异总体情况下最佳验前数据量,讨论了多源异总体信息融合问题。仿真结果表明了方法的有效性。     

相关函数融合法及其在可靠性分析中的应用

验前分布的获取与表示是Bayes小子样理论中的关键问题 ,尤其在验前信息多源性的情况下 ,更需要合理客观地综合利用这些信息 ,为统计判断提供充分的论据。随着科技的发展 ,可靠性试验分析等实际研究领域现场样本较少 ,而验前信息多源化的趋势日益明显。为此提出了一种基于相关函数的多源异总体信息融合技术 ,并通过仿真实例说明了该方法在可靠性试验分析研究中的应用。     

基于Dirichlet 先验分布的Bayes 二项可靠性增长方法

由于产品系统的复杂性和试验的高费用,并且产品的可靠性增长试验往往基于小样本,因此解决小样本问题在可靠性增长试验中也是非常重要的.借助Bayes理论,假设先验分布为Dirichlet分布,解决二项可靠性增长问题,能够充分借助先验分布和试验数据更合理估算出外场可靠性.同时在后验分布的计算上,利用Gibbs抽样的Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法仿真后验分布的计算.和传统的二项式Bayes方法进行比较,利用以Dirichlet分布为先验分布的Bayes方法非常适合阶段性可靠性增长试验评估,借助于专家的经验和以往类似产品的试验数据,容易定量和衡量先验参数.     

导弹射击精度鉴定中Bayes方法的运用

以导弹射击精度鉴定问题为对象，研究了运用Bayes理论从仿真试验数据中提取有用信息，从而实现在少量现场试验样本情况下有效完成试验鉴定任务的方法。在简要介绍Bayes理论基本思想的基础上，着重介绍了运用自动（Bootstrap）法从仿真试验结果中获取验前信息的基本思想和一般方法。以及在获得前信息后结合现场试验样本进行导弹射击精度鉴定的方法；最后本文还指出了将Bayes方法应用于具体工程实践时必须考虑的一些问题。     

Consistency of Chi-Squared Test with Varying Number of Classes

The classical chi-squared goodness of fit test assumes the number of classes is fixed,meanwhile the test statistic has a limiting chi-square distribution under the null hypothesis.It is well known that the number of classes varying with sample size in the test has attached more and more attention.However,in this situation,there is not theoretical results for the asymptotic property of such chi-squared test statistic.This paper proves the consistency of chi-squared test with varying number of classes under some conditions.Meanwhile,the authors also give a convergence rate of KolmogorovSimirnov distance between the test statistic and corresponding chi-square distributed random variable.In addition,a real example and simulation results validate the reasonability of theoretical result and the superiority of chi-squared test with varying number of classes.     

小子样变总体下的Bayes测试性验证方法

现有测试性验证试验方案一般都需要较大的故障样本量,利用装备研制阶段的测试性数据则可能有效解决这一问题。但研制阶段的测试性数据和现场试验数据一样属于“小子样”且具有“变总体”特点,为此提出一种基于Bayes理论的测试性验证方法。首先根据装备研制各阶段积累的测试性试验信息构建装备测试性参数故障检测/隔离率(fault detection rate/fault isolation rate,FDR/FIR)的动态增长模型,用以揭示装备测试性水平的动态变化规律,并对其测试性指标进行预测。然后根据最大熵原理计算系统FDR/FIR的先验分布。最后结合少量现场试验数据,根据Bayes最大验后风险准则制定装备测试性验 证方案,对装备测试性指标进行验证。通过实例对比分析表明,该方法有效融合了研制阶段数据与现场试验数据,能在小样本的情况下提高验证结论的置信度,降低评估风险。     

Bayes方法应用中验前分布选择的一致性与可信性原则

Bayes方法已在装备的参数估计与决策分析中得到了广泛应用。现有的研究主要集中于验前分布的构造与方法的工程应用,而对验前信息之间的一致性、验前信息的可信性研究较少。给出了验前信息一致性的定义与检验方法,建立了验前可信性分析的假设检验模型。以此为基础,建立了基于一致性与可信性的验前分布融合模型。最后,以装备可靠性分析为例,对一致性、可信性的计算过程进行说明。     

Detecting Change-Point via Saddlepoint Approximations

It's well-known that change-point problem is an important part of model statistical analysis. Most of the existing methods are not robust to criteria of the evaluation of change-point problem.In this article, we consider "mean-shift" problem in change-point studies. A quantile test of single quantile is proposed based on saddlepoint approximation method. In order to utilize the information at different quantile of the sequence, we further construct a "composite quantile test" to calculate the probability of every location of the sequence to be a change-point. The location of change-point can be pinpointed rather than estimated within a interval. The proposed tests make no assumptions about the functional forms of the sequence distribution and work sensitively on both large and small size samples,the case of change-point in the tails, and multiple change-points situation. The good performances of the tests are confirmed by simulations and real data analysis. The saddlepoint approximation based distribution of the test statistic that is developed in the paper is of independent interest and appealing.This finding may be of independent interest to the readers in this research area.     

两阶段子群群组评价机制的设计

当评价活动趋于大规模时,实现个体成员的"逐一评价"和全体成员的"交互式评价"困难重重.基于此,对传统的群组评价技术进行了改进,提出了一种两阶段子群群组评价技术.首先,对主体和客体进行分子群评价,减弱了大规模情形对评价活动的影响;其次,根据子群内的一致性意见进行等距抽样,并对样本实行全体成员间的交互式评价,以避免不同子群评价标准不一致对评价结论的影响.另外,根据样本意见进行测验等值,得到非样本客体的全体一致性意见,增加了评价结论的科学性和可靠性;最后,给出了应用算例,结果表明该方法具有可操作性和必要性.     

基于Hilbert-Huang变换的仿真模型排序评估方法

针对输出为非平稳速变数据的仿真模型验证及排序评估问题,提出了一种基于Hilbert-Huang变换的仿真模型排序评估方法。首先采用经验模态分解对仿真和参考输出的非平稳速变数据进行分解得到趋势项和平稳项;然后从距离和形状两方面刻画趋势项误差特征并进行一致性分析,采用基于Hilbert变换的谱密度相容性检验方法对平稳项进行一致性分析,同时为满足相容性检验的条件,证明了基于Hilbert变换的平滑样本谱密度服从χ²分布;最后引入灰色关联分析综合3类一致性分析结果实现仿真模型的排序评估。通过实例应用,验证了方法的有效性。     

基于Weibull-Bayes协同物流网络资源规划进度偏差应急控制

协同物流网络资源规划进度偏差应急控制具有小样本、无先验信息的特点,采用多样本偏差数据统计方法或传统先验信息分析方法均无法解决其偏差出现概率分布构造与可靠性评估问题.为此,提出了Weibull-Bayes进度偏差应急控制模型,利用考虑信息差异的Bayes方法构造各阶段偏差出现概率的验前分布,利用挣值分析指数估计Weibull分布的形状参数.最后,算例分析结果表明该模型方法对应急控制资源规划进度偏差是有效的.