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- 两种死亡率预测方法的比较北大核心CHSSCDCSSCICSTPCD摘要:文章基于中国人口死亡率完整数据和不规则的有限数据,分别运用ARIMA方法和双随机过程对Lee-Carter模型的时间项进行预测,通过残差图和损失函数,对两种预测方法的稳健性进行检验,比较他们的预测效果.结果表明,经典ARIMA方法更适合目前中国的人口死亡率预测,更有利于进行长寿风险的研究.
- Bootstrap方法的仿真实现及其在系统偏差估计中的应用北大核心CSCDCSTPCD摘要:该文研究Bootstrap方法与Bayes Bootstrap方法的原理及在小样本情况下的应用问题.分析了这二种统计方法的原理,给出了总体分布中未知参数的点估计方法和区间估计方法,后采用非参数抽样法,编写C语言程序,实现了Bootstrap方法与Bayes Bootstrap方法的计算机仿真.通过实例分析,给出了射击系统偏差在Bayes Bootstrap方法、Bootstrap方法和经典统计方法下的具体偏差值,得到Bay…查看全部>>
- 小样本下指数分布可靠性参数估计方法的比较北大核心CHSSCDCSSCICSTPCD摘要:在小样本条件下,文章运用经典统计方法和Bayes方法研究了指数分布可靠性参数的估计问题;给出了Bootstrap方法与Bayes Bootstrap方法的原理及操作步骤;并根据上述几种方法针对具体算例运用蒙特卡罗法进行数值模拟和比较.模拟结果表明,在具有先验信息情况下,Bayes方法和Bayes Bootstrap方法更为适用.并给出了在没有先验信息情况下,Bayes方法和Bayes Bootstrap方法结合使用的思路.
- Bootstrap方法与Bays Bootstrap方法的比较北大核心CHSSCDCSSCICSTPCD摘要:文章比较研究了Bootstrap方法与Bays Bootstrap方法的理论基础及其改进,给出了两者的区别与联系,讨论了它们的优缺点,结合实例验证了前面结论,特别得出:Bays Bootstrap方法模拟稳定,但小偏差超过一定界限时,实际效果不好.
- 基于近似熵分析的 BPSK信号盲处理结果可信性校验CSCDCSTPCD摘要:提出一种基于近似熵分析的BPSK信号盲处理结果可信性校验算法。先通过特定算法对信号进行调制方式盲识别及参数估计,而后根据识别结果对应的调制信号模型构造参考信号,并将参考信号与观测信号作相关累加运算。通过计算相关累加曲线原序与按升序重排后两者近似熵的差值,将BPSK信号盲处理结果的可信性检验问题转化对近似熵差是否大于零的检测。给出基于Bootstrap法的判决门限设置方法。计算机仿真结果表明,该算法在较低信噪比条件下,可实现对BPSK信…查看全部>>
- 基于集成Bootstrap方法的导弹试验鉴定精度综合评定北大核心CSCDCSTPCD摘要:针对导弹在试验鉴定过程中,试验样本极少,无法直接从极少的现场试验样本中得到可靠的精度评定结果的问题,使用仿真信息作为验前信息的基于集成Bootstrap方法对导弹精度进行综合评定,可以用于试验鉴定中精度综合评定.针对不平衡数据导致误差引入集成学习,即多组抽取样本和现场数据融合,通过多组弱置信度再得到强置信度的结果;分析了集成学习的误差必然会收敛于0;再由重要度抽样思想,采用了基于相容性水平的权重分配方案;最后采用了改进的总和规则…查看全部>>
- 基于Bootstrap方法的过程能力指数区间估计北大核心CHSSCDCSCDCSTPCD摘要:针对传统统计过程控制方法的局限性,利用Bootstrap方法构建了过程能力指数的置信区间,分别对正态分布、指数分布进行仿真计算,对3种Bootstrap置信区间进行了比较.通过实证分析验证了在小样本条件下Bootstrap置信区间的有效性.
- 概化理论方差分量置信区间估计Bootstrap方法比较北大核心CHSSCDCSSCICSTPCD摘要:使用Monte Carlo模拟技术生成多项分布数据,比较四种Bootstrap方法估计概化理论方差分量置信区间的性能,四种Bootstrap方法分别是Bootstrap-PC、Bootstrap-t、Bootstrap-BCa和Bootstrap-ABC方法.结果表明:(1)从整体上看,四种Bootstrap方法估计方差分量置信区间的包含率,校正的Bootstrap方法要优于未校正的Bootstrap方法;(2)校正的Boots…查看全部>>
- Bootstrap平均数假设检验样本容量探讨北大核心CHSSCDCSSCICSTPCD摘要:Bootstrap方法是一种有放回的再抽样方法,可用于平均数假设检验的估计.采用蒙特卡洛数据模拟技术,模拟正态分布数据.设计研究程序,探讨在不同的样本量和再抽样次数不同情况下,Bootstrap方法在平均数假设检验中应用,所适宜的样本容量,将一类错误率作为对比条件.结果表明,跨越三种比较条件,只有当样本量大于等于5且模拟次数大于等于1000次时,才能得到满足条件的一类错误率,即表明使用Bootstrap方法才会取得较好的效果.
- 有限数据条件下边坡可靠度分析的Bootstrap方法北大核心CSCDCSTPCD