小样本条件下可变作用代表值的贝叶斯推断方法

发布时间：2017-09-11 21:42

  本文关键词：小样本条件下可变作用代表值的贝叶斯推断方法

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【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.
【作者单位】： 西安建筑科技大学土木工程学院;
【关键词】： 荷载 代表值 贝叶斯方法 统计推断 小样本容量
【基金】：国家自然科学基金资助项目(50678143,51278401)
【分类号】：TU311.2
【正文快照】： 可变作用的代表值包括标准值、频遇值和准永久值等[1],对它们的推断是建立结构设计与评定方法的基础.当样本容量(测试数据数量)充足时,一般可采用矩法、极大似然法等经典统计学的推断方法,但实际中的测试数据不总是充足的,如仍采用目前经典统计学的方法,往往导致代表值的推断

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本文编号：833231