基于自助法的小样本数据分析方法研究

• 作者: 戴邵武 肖支才 高华明
• 来源期刊: 海军航空工程学院学报
• 学科: 数学
• 关键词: 小样本 参数估计 自助法 随机加权法
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 兵器理论与技术
• 页码范围: 27-30
• 页数: 4页
• 分类号: O212
• 字数: 2983字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1522.2009.01.008

摘要

自助法(Bootstrap)和随机加权法(Bayes Bootstrap)都是较好的处理小样本数据的方法,其无先验性,以及计算过程中只需要实际观测数据的优越性,使其广泛地应用于实际数据处理之中,后者的估计精度要更好些.但对连续情况而言,自助法的计算特性使得重抽样本局限在原始样本范围内,无法渐进于真实情况.文章基于自助法研究了用改进的样本经验分布函数来解决这个问题,并通过仿真算例说明方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴邵武	海军航空工程学院控制工程系	89	376	9.0	15.0
2	肖支才	海军航空工程学院控制工程系	51	241	7.0	13.0
3	高华明	海军航空工程学院控制工程系	2	69	2.0	2.0