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本文论述自然指数分布旋场合下的参数估计杨检测问题,文中运用经验Bayes方法,引入关于指数分布族为正交的函数列,先确定参数的验前分布,然后给出参数的Bayes估计。特别是对非共轭前分布,可以获得逼近解。本文研究了参数检测的经验Bayes序一加检验方法,最后讨论了飞行器试验结果分析中的应用。 相似文献
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Bayes方法稳健性检验 总被引:5,自引:2,他引:3
本文运用子样的边缘分布来分析Bayes统计推断中的稳健性。文中论述了验前分布的选定,给出了在一定水平下检验Bayes方法是否稳健的方法。 相似文献
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动态参数Bayes估计中,参数验前信息的运用是一个关键问题。文中提出动态分布参数的线性回归建模策略,给出了验前分布的确定方法。为了获得较为稳健的验前分布,文中运用第二类最大似然(ML-Ⅱ)方法。文中论述的方法对于多维动态分布参数验前信息的分析及多层验前信息的分析具有普遍意义。 相似文献
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小子样Bayes试验鉴定方案的设计 总被引:3,自引:0,他引:3
本文研究了小子样场合下,Bayes试验鉴定中的一些主要问题。文中讨论了Bayes假设检验中的方案设计-检验规则、检验的效函数、验前信息运用及多源信息下Bayes检验问题。并以飞行器落点密集度鉴定为例作了说明。 相似文献
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本文对工程实践中小样本情况下的Bayes序贯检验方法作了回顾,思考了其中的一些问题。文中给出了Bayes截尾序贯概率比检验方案和犯两类错误概率的上界。在Bayes序贯检验方案中,确定了平均试验数(ASN)。关于Bayes序贯检验法的选择,文中讨论了截尾方案在终止试验时的决策域的确定方法,并对验前信息、风险以及试验数的关系作了一般讨论。 相似文献
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文中讨论了多维动态参数具有多层验前信息时的建模问题。在一定条件下,给出了验前分布的表示。对于动态参数的Bayes估计,进行了精度分析和风险分析。 相似文献
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多维分布参数可变时的Bayes估计 总被引:3,自引:2,他引:3
文中讨论多元正态总体分布参数(期望值)在试验过程中可变的Bayes估计。首先论述了由验前信息动态建模的方法,其次给出现场试验下分布参数的估计。对建模和辨识中的一些问题作了较详细的论述。 相似文献
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Bayes方法已在航空航天类装备的参数估计与决策分析中得到了广泛应用。但现有的研究主要集中于验前分布的构造与方法的工程应用,而对验前信息或验前分布可信性影响的分析较少。给出了验前可信度的定义与计算方法,建立了验前可信度的影响分析模型,给出了基于验前可信度要求的验后置信区间计算方法。以装备精度分析为例,给出了验前可信度影响的分析结果。 相似文献
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多种验前信息源情况下的融合验后分布 总被引:1,自引:0,他引:1
本文研究Bayes统计推断中有多种(或多阶段)验前信息时,分布参数验后分布的表示。文中,首先在考虑验前子样可信度的基础上,对多种验前信息源进行了综合,得出了验前分布的融合表示。然后,给出分布参数验后分布的表示,列举了应用示例。本文方法,对于小子样武器装备精度的评估具有普遍意义。 相似文献
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针对复杂航空机电系统的多阶段含延缓纠正可靠性增长试验,提出了多阶段非齐次泊松过程(MS-NHPP)模型及其Bayes分析方法。该模型将多个阶段试验看做多个非齐次泊松过程(NHPP),它们具有相同的时间起点和不同的强度函数参数,并满足序化约束关系。对该模型采用Bayes方法进行分析,以Dirichlet分布作为验前分布,并在验后计算中采用基于Metropolis-Hastings准则的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法获得各阶段可靠性参数的验后期望、方差与置信限。实例分析表明,该方法可以有效融合多阶段可靠性增长试验数据以及专家经验和历史信息,尤其适用于小样本情况,参数估计值满足序化约束关系,可靠性增长评估结果更为可信。 相似文献
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本文运用Bayes决策方法讨论落点散布的检验问题。文中引入了损失函数及试验的验前信息。损失函数考虑了试验中未知分布参数性能的损失和费用。对于验前信息的表示进行了论述。最优统计决策方案给出了决策的最优临界区域,并计算了决策风险和犯两类错误的概率。本文对于制定飞行器试验的策略和在小子样场合下的精度评估具有现实意义。 相似文献
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本文讨论了多元正态总体均值向量μ和协方差阵Σ的Bayes序贯验后加权检验及截尾序贯检验。同时,以序贯检验的停时作为Bayes序贯估计的终止试验时间,给出μ和Σ的递推估计方法。本文对于武器装备在试验场地的性能参数鉴定和评估具有实用意义。 相似文献
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串联系统可靠性Bayes评估方法 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了一类特殊系统(高可靠性成败单元串联系统)的 Bayes可靠性评估问题。将系统可靠性验后分布函数渐近展开,利用此渐近展开式可以精确得到系统可靠性的Bayes置信区间,并且与其它方法进行比较。仿真计算表明,特殊系统采用特殊的处理方法比采用通用的方法精度要高。 相似文献
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针对装备寿命服从指数分布的情形,以失效率参数作为随机变量构建估计模型。考虑失效率的先验分布为 Gamma分布,在失效率的超参数均服从一定的均匀分布时,提出了失效率的多层 Bayes和期望 Bayes(ExpectedBayes,E-Bayes)估计方法,建立了失效率的多层 Bayes和 E-Bayes估计模型;结合某型装备发动机的无失效储存数据,计算了失效率的多层 Bayes和 E-Bayes估计值,推导了可靠度的多层 Bayes和 E-Bayes估计值。通过比较分析,可靠度的 2种估计结果都是稳健的,而后者略小于前者,且后者的极差比前者减小 81.4%。结果表明,采用 EBayes估计更易于计算,得到的结果更为准确稳健,且更适用于工程应用实际。 相似文献