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小样本条件下可变作用代表值的贝叶斯推断方法
小样本条件下可变作用代表值的贝叶斯推断方法
作者:
姚继涛
王旭东
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
荷载
代表值
贝叶斯方法
统计推断
小样本容量
摘要:
为克服工程实际中测试数据不充足的条件下,采用经典统计学方法推断可变作用的代表值时,由统计不确定性导致推断结果偏于冒进的缺点,基于极小值I型分布分位值的线性回归推断方法,提出了小样本条件下可变作用代表值的线性回归推断方法,并以此作为检验其他推断方法精度的基准方法;根据贝叶斯理论,利用分布参数的Jeffreys无信息先验分布,提出可变作用标准值和频遇值的贝叶斯推断方法.应用研究结果表明:贝叶斯推断方法较线性回归推断方法简便且应用范围广,在标准差已知的情况,可给出更优的推断结果;无参数信息时,对于标准值和频遇值的保证率不低于0.90的情况,贝叶斯推断方法均具有较好的精度;相对于其他可信水平,可信水平0.75时推断结果更接近真值,因此,建议取可信水平为0.75.
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文献信息
篇名
小样本条件下可变作用代表值的贝叶斯推断方法
来源期刊
西南交通大学学报
学科
工学
关键词
荷载
代表值
贝叶斯方法
统计推断
小样本容量
年,卷(期)
2014,(6)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
995-1001
页数
7页
分类号
TU312.1
字数
4332字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.0258-2724.2014.06.010
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
王旭东
西安建筑科技大学土木工程学院
131
1089
18.0
25.0
2
姚继涛
西安建筑科技大学土木工程学院
85
446
12.0
17.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
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统计推断
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
西南交通大学学报
主办单位:
西南交通大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
0258-2724
CN:
51-1277/U
开本:
大16开
出版地:
四川省成都市二环路北一段
邮发代号:
62-104
创刊时间:
1954
语种:
chi
出版文献量(篇)
3811
总下载数(次)
4
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