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- 未决赔款准备金评估Clark方法及R实现北大核心CHSSCDCSSCICSTPCD摘要：文章在研究Clark建模思路的基础上,将Bootstrap法引入,运用重复抽样对模型的预测误差进行度量,得到了模型的预测分布和分位数等其他统计特征,并应用R软件对Clark方法进行算例分析.最后,将Boot-strap法下得到的预测误差与原方法的预测误差计算进行理论与实证的比较,分析了各自的特点与优势.
- 总体均数可信区间估计Bootstrap样本含量的设置北大核心CHSSCDCSSCI摘要：文章探讨了Bootstrap样本含量n*时Bootstrap法总体均数可信区间估计效果的影响.首先模拟从正态分布总体中随机抽样:然后用Bootstrap法进行总体均数可信区间估计,重复1000次,得到1000个可信区间.统计1000个可信区间包含总体均数的准确率.结果表明.Bootstrap样本含量n*对总体均数可信区间估计的准确率影响很大,Bootstrap样本含量n*越小,准确率越高;Bootstrap样本含量n*越大,准确率越低…查看全部>>
- 基于Bootstrap法的连续压实指标目标值计算方法北大核心CSTPCD摘要：有效控制填筑体压实质量是保障道路、大坝、机场等基础设施使用寿命和安全运营的关键.随着连续压实控制技术的广泛应用,科学合理地确定连续压实指标目标值对于填筑体质量控制具有重要意义.提出了一种基于Bootstrap法的连续压实指标目标值计算方法,与基于有限个试验数据采用经验公式获取压实指标目标值的传统方法相比,该方法从统计学角度,根据常规质量验收指标与连续压实指标的经验公式建立了置信度为(1-α)×100％的回归模型置信带,并通过选取置信上…查看全部>>
- 高速铁路桥梁混凝土高墩温度模式及极值研究CSTPCD
- 总体中位数可信区间估计Bootstrap法样本含量的设置北大核心CHSSCDCSSCI摘要：文章探讨了Bootstrap样本含量n＊对Bootstrap法总体中位数可信区间估计效果的影响。结果表明，Bootstrap样本含量n＊对总体中位数可信区间估计的正确率影响很大，Bootstrap样本含量n＊越小，正确率越高；Bootstrap样本含量n＊越大，正确率越低；Bootstrap样本含量n＊不能任意设置，当Bootstrap样本含量n=n-3时．效果最好。
- 干细胞移植患者白消安暴露量的估算模型研究北大核心CSTPCD摘要：目的采用有限采样法建立接受自体造血干细胞移植(autologous stem cell transplantation,ASCT)的淋巴瘤患者体内白消安暴露量-药时曲线下面积(area under the concentration-time curve,AUC)的估算模型。方法选取12名适合接受ASCT的淋巴瘤患者,采用含白消安105 mg·m^(-2),静脉滴注3 h的预处理方案,分别于白消安第1剂输注开始后1 h,输注结束后5 …查看全部>>
- 基于改进灰自助法的可靠性原始参数预测摘要：针对电力系统可靠性评估中原始参数缺乏的问题,提出原始参数预测的改进灰自助法,它将GM(1,1)模型与自助(Bootstrap)法相结合,利用Bootstrap法产生大量再生样本,用改进灰色模型来减小误差,避免小样本特别是极小样本情况下自助法可信度不高的问题.采用改进灰自助法对算例进行仿真结果表明:在点估计、区间估计以及预测的置信度和可信度上都优于Bootstrap法以及传统的极大似然法,可信度和实用性高,解决电力系统可靠性评估解决原始数据不足的问题.
- 沉降计算经验系数的Bootstrap法置信区间估计北大核心CSCDCSTPCD摘要：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…查看全部>>
- 单维测验合成信度三种区间估计的比较北大核心CHSSCDCSCDCSSCICSTPCD摘要：已有许多研究建议使用合成信度来估计测验信度,并报告其置信区间.有三种方法或途径可以计算单维测验合成信度的置信区间,包括Bootstrap法、Delta法和直接用统计软件(如LISREL)输出的标准误进行计算.本文通过模拟研究进行比较,发现Delta法与Bootstrap法得到的置信区间相当接近,但用LISREL输出的标准误计算的与Bootstrap法得到的结果相差很大.推荐用Delta法估计合成信度的置信区间(使用Mplus容易实现)…查看全部>>
- 农业经济调查缺失数据的贝叶斯和Bootstrap多重插补的比较北大核心CHSSCDCSSCICSTPCD摘要：响应和数据缺失是农业经济调查数据中普遍存在的问题,可以分别采取贝叶斯法和Bootstrap法进行多重插补以完成模型构建。文章通过对柑橘主产区种植户调查的缺失数据的实证分析发现,根据两者处理后的农业经济计量模型都有较好的估计检验效果,贝叶斯法有更显著的检验统计量和更精确的区间估计,而Bootstrap法更易于操作。