一类Bayes公式的推导及在小子样评估中的应用

• 作者: 杜小勇 段晓君
• 来源期刊: 湖南工业大学学报
• 学科: 数学
• 关键词: Bayes公式 小子样评估 先验信息 数据融合
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 概率论与数理统计
• 页码范围: 43-46
• 页数: 4页
• 分类号: O212
• 字数: 2230字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9833.2010.01.012

摘要

工程中昂贵复杂系统的整机试验通常是小子样的,因此需要结合大量的先验信息进行系统评估,但这可能造成小子样的整机试验数据的信息被淹没.与通常考虑加权的融合方法不同,基于精度评估的正态逆伽玛分布推导了一类Bayes公式,将所有先验信息等价为单个整机试验数据,设计了相应的分布参数,结合等价先验样本量得到推导的后验结果,并给出案例分析了这类Bayes公式的应用范围和合理性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段晓君	国防科学技术大学理学院	24	181	6.0	12.0
2	杜小勇	国防科学技术大学电子科学与工程学院	6	40	3.0	6.0