Bayes Bootstrap方法在小样本参数估计中的应用

• 作者: 孙慧玲 杨美妮 胡伟文
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 数学
• 关键词: 小样本 Bayes Bootstrap方法 M-C仿真
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 算法与分析
• 页码范围: 788-790,808
• 页数: 4页
• 分类号: O212.1
• 字数: 2701字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2016.05.002

摘要

针对小样本实验数据的概率分布特征较难确定,传统小样本估计方法无法提供准确的参数估计问题,工程上常用BayesBootstrap方法对小样本可靠性参数进行估计;鉴于该方法对具体问题有其局限性,论文对Bayes Bootstrap方法进行了改进,在不改变原样本数据的基础上将样本量进行了自助扩充,并利用Bayes Bootstrap方法对扩充后的样本进行参数估计;最后结合具体算例分析,运用蒙特卡罗仿真方法进行建模仿真,验证方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡伟文	海军工程大学理学院	70	324	9.0	13.0
2	杨美妮	海军工程大学理学院	11	19	2.0	3.0
3	孙慧玲	海军工程大学理学院	13	29	3.0	5.0