小样本情况下参数区间估计的改进方法

发布时间：2018-05-08 12:29

  本文选题：小样本 + Bayes　； 参考：《哈尔滨理工大学学报》2017年01期

【摘要】：小样本情况下实验数据的概率分布较难确定,传统小样本估计方法无法提供准确的参数估计;针对工程上常用的Bayes Bootstrap方法对小样本可靠性参数估计仅仅是原样本的重复,在参数区间估计上精度不够高的问题;在不改变原样本数据的基础上,依据时间序列将原样本分组并扩充,对扩充后的样本进行参数点估计和区间估计,提出针对小样本情况下参数区间估计的改进方法,给出了改进方法的算法。运用蒙特卡罗仿真方法进行建模仿真,结合具体算例分析,验证新方法对小样本情况下参数的区间估计精度有显著提高。
[Abstract]:In the case of small sample, the probability distribution of experimental data is difficult to determine, and the traditional small sample estimation method can not provide accurate parameter estimation. On the basis of not changing the original sample data, the original sample is grouped and expanded according to the time series to estimate the parameter point and the interval of the expanded sample. An improved method for interval estimation of parameters with small samples is presented. The Monte Carlo simulation method is used to model and simulate the parameters. It is verified that the new method can improve the precision of the interval estimation of the parameters in the case of small samples.
【作者单位】： 海军工程大学理学院应用数学系;
【基金】：国家自然科学基金(61074191) 海军工程大学青年基金(HGDQNJJ15003);海军工程大学理学院青年基金(HJGSK2014G125)
【分类号】：O212

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本文编号：1861410