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小样本实验数据较小,工程上常用Bayes Bootstrap方法来估计小样本的参数问题,文章研究了置信度一定、样本量不同的情况下,用插值法自助扩充了小样本数据的样本量,对Bayes Bootstrap方法提出改进。最后,运用蒙特卡罗方法对具体算例建模仿真,验证改进方法的优越性。
基于插值法的Bayes Bootstrap方法的改进
【摘 要】
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小样本实验数据较小,工程上常用Bayes Bootstrap方法来估计小样本的参数问题,文章研究了置信度一定、样本量不同的情况下,用插值法自助扩充了小样本数据的样本量,对Bayes Boo
【机 构】
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海军工程大学理学院
【出 处】
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统计与决策
【发表日期】
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2017年9期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61074191）,海军工程大学自主立项青年项目（425517K107）
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