Bayes Bootstrap改进方法

赵燕

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Bayes Bootstrap改进方法

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小样本情况下实验数据的分布较难确定,工程上常采用Bootstrap和Bayes Bootstrap方法。在现有的文献中,该方法对小样本可靠性参数估计仅仅是重复利用原样本信息,通过扩大样本容量进行参数估计。在样本量较小的情况下,再生样本极易淹没原生样本信息导致估计偏差。本文在原方法的基础上,提出对Bayes Bootstrap方法的改进意见,在抽样过程中增加样本容量并通过对最大(最小)次序统计量领域进行扩充而达到对原始样本扩充的目的,最后用指数分布修正经验分布函数,以提高估计的精度。实验结果表明,改进后的Bayes Bootstrap方法对精度的估计有所提高,比原方法效果更好。

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来源
《统计学与应用》 |2022年第5期|1264-1269|共6页
作者
赵燕;
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作者单位

长安大学理学院西安;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
小样本; Bayes Bootstrap方法; 点估计;

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