基于β面截断重要抽样法可靠性灵敏度估计及其方差分析

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统计学原理(经典)课件PPT课件

多元线性回归分析
总结词
多元线性回归分析是研究多个因变量与多个自变量之间线性关系的统计方法。
详细描述
多元线性回归分析用于分析多个因变量与多个自变量之间的关联性，并建立多个因变量与多个自变量之间的线性方程组。它能够揭示多个自变量对因变量的共同影响，以及各因变量之间的关系。
参数估计
通过最小二乘法或其它优化算法，可以估计出回归系数β01, β02, ... β0n, β11, β12, ... β1n, ... 的值，从而得到回归方程组。
统计学的分支
随着统计学的发展，逐渐形成了多个分支，包括描述统计学、贝叶斯统计学、频率派统计学等。
统计学的应用
随着计算机技术的发展，统计学的应用领域越来越广泛，包括人工智能、大数据等领域。
02 统计学的基石
总体与样本
总体
统计学中研究的全部数据称为总体。
样本
从总体中选取的一部分数据称为样本。
趋势性因素
指时间序列中随着时间推移而呈现出的长期趋势或上升或下降的变动。
周期性因素
指时间序列中呈现出的周期性变动，如经济周期、市场波动等。
随机性因素
指时间序列中无法解释的随机波动，通常是由各种不可预测的事件引起的。
时间序列的预测方法
简单平均法
通过对历史数据的简单平均来预测未来数据，适用于数据波动较小的情况。
样本的代表性
样本应具有代表性，能够反映总体的特征。
样本的规模
样本的大小应根据研究目的和精度要求确定。
参数与统计量
参数
描述总体特性的数值，如总体均值、方差等。
参数与统计量的关系
统计量是参数的估计量，用于估计总体的参数。

生物统计学简答题

1. 什么是生物统计学生物统计学的主要内容和作用是什么生物统计学是用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和试验调查资料，是研究生命过程中以样本来推断总体的一门学科。

生物统计学主要包括试验设计和统计分析两大部分的内容。

其基本作用表现在以下4个方面：1.提供整理和描述数据资料的科学方法，确定某些性状和特性的数量特征。

2.判断试验结果的可靠性。

3.提供由样本推断总体的方法。

4.提供试验设计的一些重要原则。

2. 随即误差与系统误差有何区别随机误差也称为抽样误差或偶然误差，它是由于试验中许多无法控制的偶然因素所造成的试验结果与真实结果之间的误差，是不可避免的，随机误差可以通过试验设计和精心管理设法减小，而不能完全消除。

系统误差也称为片面误差，是由于试验处理以外的其他条件明显不一致所产生的带有倾向性或定向性的偏差。

系统误差主要由一些相对固定的因素引起，在某种程度上是可控制的。

3. 准确性与精确性有何区别准确性指在调查和实验中某一实验指标或性状的观测值和真实值接近程度。

精确性指调查和实验中同一实验指标或性状的重复观察值彼此接近的程度。

准确性是说明测定值和真实值之间符合程度的大小；精确性是反映多次测定值的变异程度。

4. 平均数与标准差在统计分析中有何用处他们各有哪些特性平均数的用处：①平均数指出了一组数据的中心位置，标志着资料所代表性状的数量水平和质量水平；②作为样本或资料的代表数据与其他资料进行比较。

平均数的特征：①离均差之和为零；②离均差平方和为最小。

标准差的用处：①标准差的大小，受实验后调查资料中的多个观测值的影响，如果观测值之间的差异大，离均差就越大；②在计算标准差是如果对观察值加上一个或减去一个a，标准差不变；如果给各观测值乘以或除以一个常数a，所得的标准差就扩大或缩小a倍；③在正态分布中，X+-S内的观测值个数占总个数的%，X-+2s内的观测值个数占总个数的%，x-+3s 内的观测值个数占总个数的%。

卫生统计学——精选推荐

卫⽣统计学第三章总体均数的区间估计和假设检验第⼀节均数的抽样误差与标准误⼀、标准误的意义及计算标准误是反映均数抽样误差⼤⼩的指标；同类性质的资料，标准误越⼩，表⽰样本均数与总体均数越接近，也就是抽样误差越⼩，说明样本均数推论总体均数的可靠性越⼤；反之，标准误越⼤，说明抽样误差越⼤，表⽰样本均数推论总体均数的可靠性越⼩。

数理统计已证明：标准误的⼤⼩与总体标准差成正⽐，⽽与样本含量的平⽅根成反⽐，即，当总体中各变量值都相等时，即σ=0，则抽取的各样本均数与总体均数必然相同，即抽样误差为零；⽽当总体中变量值间的变异度越⼤时，即σ越⼤，则抽取的各样本均数间离散度也越⼤，即抽样误差也越⼤；同时，当样本含量n越⼤时，则样本均数与总体均数越接近，抽样误差越⼩；反之，抽样误差越⼤。

因此可以适当增加样本例数来缩⼩抽样误差。

实际⼯作中总体标准差σ往往是不知道的，⽽只知道样本标准差S，所以只能⽤S代替，求得标准误的估计值，即⼆、标准误的应⽤▲表⽰抽样误差的⼤⼩，从⽽说明样本均数的可靠性。

（在医学⽂献上常⽤样本均数加减标准误的形式表⽰资料的均数及可靠程度）进⾏总体均数的区间估计进⾏均数的t检验第⼆节t分布⼀、t分布的概念如果从⼀个正态总体中，抽取样本含量为n的许多样本，分别计算其和，然后求出每⼀个t值，这样可有许多t值。

这些t值有⼤有⼩，有正有负，其频数分布是⼀种连续性分布，这就是统计上著名的t分布。

⼆、t分布曲线的特征▲特征：①t分布曲线是单峰分布，以0为中⼼，左右两侧对称，曲线的中间⽐标准正态曲线（u分布曲线）低，两侧翘得⽐标准曲线略⾼。

②当样本含量越⼩（严格地说是⾃由度v=n-1越⼩），t分布与u分布差别越⼤；当v逐渐增⼤时，t分布逐渐逼近u分布，当v=∞时，t分布就完全成为u分布。

所以t分布曲线的形状随v的变动⽽变化。

在⾃由度为v的t分布曲线下双侧尾部合计⾯积或单侧尾部⾯积为指定值α时，常把横轴上相应的t界值记为tα,v。

特征抽取中的特征重要性评估与特征选择方法

特征抽取中的特征重要性评估与特征选择方法在机器学习和数据挖掘领域，特征抽取是一个关键的步骤，它涉及从原始数据中提取出最具代表性的特征，以便用于模型训练和预测。

然而，由于原始数据的维度通常很高，特征抽取中的特征重要性评估和特征选择方法变得非常重要。

特征重要性评估是指对每个特征的重要性进行度量和评估的过程。

它可以帮助我们理解每个特征对于模型的贡献程度，从而帮助我们进行特征选择。

常用的特征重要性评估方法包括信息增益、方差分析、相关系数等。

信息增益是一种常用的特征重要性评估方法，它基于信息论的概念。

信息增益衡量了一个特征对于分类任务的贡献程度，即使用该特征进行分类时，所获得的信息增益。

信息增益越高，表示该特征对于分类任务的贡献越大。

方差分析则是一种用于连续型特征的重要性评估方法，它基于方差的概念。

方差分析衡量了一个特征对于样本之间的差异程度的贡献，即特征的方差越大，表示该特征对于样本的差异程度越大，从而对于分类任务的贡献越大。

相关系数是一种用于衡量特征与目标变量之间相关程度的方法，它可以帮助我们理解每个特征与目标变量之间的线性关系程度，从而判断特征的重要性。

特征选择是指从原始特征集合中选择出最具代表性的特征子集的过程。

特征选择的目的是降低数据维度，减少特征空间的复杂度，从而提高模型的训练效率和预测性能。

常用的特征选择方法包括过滤法、包装法和嵌入法。

过滤法是一种简单而有效的特征选择方法，它基于特征与目标变量之间的相关性进行选择。

过滤法通过计算每个特征与目标变量之间的相关系数或信息增益，然后根据设定的阈值进行特征选择。

过滤法的优点是计算简单，计算效率高，但它忽略了特征之间的相互关系，可能会选择出冗余特征。

包装法是一种更为精确的特征选择方法，它基于模型的性能评估进行选择。

包装法通过训练一个模型，并使用特征子集进行交叉验证，然后根据模型的性能评估选择最佳的特征子集。

包装法的优点是可以考虑特征之间的相互关系，但它的计算复杂度较高，需要进行多次模型训练和交叉验证。

轴承寿命预测及其可靠性分析研究

II
摘要
three parameters weibull method for the same group of bearing life through data processing, when the reliability of the bearing is in [0.9, 1], using two parameters weibull distribution and three parameters weibull distribution calculating bearing reliability has difference, but when the reliability is less 0.9, calculating results are approxim1 :特征寿命
σ :可靠度系数
nm :额定转速
C:基本额定动载荷
ε :寿命指数
PM :当量动载荷 :评判矩阵 R
:综合评判矩阵 A :权重集 J
IV
第 1 章绪论
第1章绪论
1.1 引言
轴承是重要的机械零部件，它广泛的应用于制造业，是配套的精密基础件，人们称之为机械的关节，但是轴承并不仅仅代表着表面意义上的机械零部件，而蕴含着机械工业的先进技术。轴承工业是机械基础工业之一，它的技术水平的高低，直接预示着一个国家机械行业的技术发展状况。如果一个国家没有轴承工业就不是一个具有完整意义的工业化国家，那么一个国家不具备先进轴承制造技术，就很难称为先进制造技术的国家。当前我国是轴承生产大国，但不是技术强国，尤其是应用于高精尖领域的轴承与国外先进技术水平相比相差甚远，仍然还存在着一定的差距。由于很多行业都需要用到轴承，这就决定了轴承产品不但具有多样性而且具有复杂性。轴承质量的好坏直接影响到产品性能的优劣，而轴承寿命是轴承质量的综合反映。在轴承行业“十一五”发展规划明确指出我国对轴承的研究己进入了越来越精细的阶段，当前我国研究的重点是延长轴承的使用寿命和提高轴承的可靠性。轴承寿命是轴承质量的一个重要性能指标。当前预测轴承的寿命，主要是通过现场试验和收集有价值的数据。随着科学技术的进步以及人类认识的不断深入，对轴承寿命的预测结果也更加准确，在实际应用中具有更大的参考价值。大量的实验和相关的理论分析证明，轴承寿命是服从威布尔分布的，因此在轴承寿命服从威布尔分布规律这一前提条件下，对威布尔参数计算方法的研究，就成为主要解决的问题。因为威布尔参数值的准确性和可靠性，对轴承可靠性的数学模型和计算结果都有较大的影响。在轴承寿命试验时，为了获得各类截尾试验数据，经常会出现在规定的截尾时间内没有产品失效或仅有几个失效，即小样本数据。尤其随着现代科学技术的进步和制造工艺的改进，产品的质量不断提高，在实际试验中小样本数据的出现也越来越频繁。近几十年来贝叶斯统计理论越来越广泛的应用在处理小样本数据上，并取得了一定的效果。它可以充分利用现存的所有信息，包含总体信息、经验信息、样本信息等。首先建立后验分布，然后进行统计推断，从而避免因试验样本少而导致结果产生的误差。

基于蒙特卡洛重要抽样法的结构时变可靠性分析

ＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎａｎｄＨｕｎａｎＰｒｏｖｉｎｃｅ，ＣｈａｎｇｓｈａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１０１１４，Ｃｈｉｎａ；３．ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌａｎｄＥｌｅｃｔｒｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＧｕａｎｇｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０００６，Ｃｈｉｎａ）
李方义，男，副教授，主要从事机械结构可靠性分析与优化方面研究，Ｅｍａｉｌ：ｌｆｙ７０３＠ｓｉｎａ．ｃｏｍ。
本文引用格式：严宇飞，李方义．基于蒙特卡洛重要抽样法的结构时变可靠性分析［Ｊ］．重庆理工大学学报（自然科学），２０２１，３５（６）：１０４－１１２．
Ｃｉｔａｔｉｏｎｆｏｒｍａｔ：ＹＡＮＹｕｆｅｉ，ＬＩＦａｎｇｙｉ．ＴｉｍｅＶａｒｉａｎｔＲｅｌｉａｂｉｌｉｔｙＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＳｔｒｕｃｔｕｒｅｓＢａｓｅｄｏｎＩｍｐｏｒｔａｎｔＳａｍｐｌｉｎｇＭｏｎｔｅＣａｒｌｏＭｅｔｈｏｄ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ），２０２１，３５（６）：１０４－１１２．
式中：ｔ为时间变量；载荷效应随机过程Ｓ（ｔ）一般
含有永久载荷Ａ（其通常为ｎ维的随机向量）和可
变载荷随机过程Ｑ（ｔ），即式（１）改写为：
Ｚ（ｔ）＝ｇ（Ｒ（ｔ），Ｑ（ｔ），Ａ）＝
Ｒ（ｔ）－Ｑ（ｔ）－Ａ
（２）
在实际工程问题中，结构抗力随机过程Ｒ（ｔ）
的常见的退化形式有指数退化形式、对数退化形
本文将“蒙特卡洛重要抽样法”பைடு நூலகம்用于结构时
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变可靠性问题之中，并结合 “准静态法 ”和 “ＦＯＳＭ”，提出一种基于蒙特卡洛重要抽样法的结构时变可靠性分析方法，使得本文方法不仅能够达到接近ＭＣＳ的求解精度的程度，而且与ＭＣＳ相比，求解效率也有很大提高。本文给出本文方法的计算原理和具体的计算步骤，并以ＭＣＳ、ＦＯＳＭ以及本文方法对３个算例分别进行计算，通过３种方法的求解结果对比，证明本文方法的优越性，为蒙特卡洛重要抽样法应用于结构动态可靠性分析上提供新的方法和思路。

半导体集成电路可靠性测试及数据处理

ｗｉｔｈｓｅｒｉａｌｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ”ｍｅｔｈｏｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｒｅｄｕｃｅｓｔｈｅｔｏｔａｌｔｅｓｔｔｉｍｅｆｏｒｔｈｅｔｉｍｅｃｏｎｓｕｍｉｎｇＨＣＩｔｅｓｔｓｓｉｎｃｅａｇｒｅａｔｐｏｒｔｉｏｎｏｆｔｈｅＨＣＩｔｅｓｔｔｉｍｅｉｓａｃｔｕａｌｌｙｓｐｅｎｔｏｎｓｔｒｅｓｓ．Ｔｈｅｉｎｎｏｖａｔｉｖｅ‘。ｆｕｓｅ”ｔｅｓｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅｆｏｒＧＯＩｔｅｓｔｓｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙ
Ｐａｒａｍｅｔｅｒｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｌｉｆｅｔｉｍｅｄｉｓｆｆｉｂｕｔｉｏｎｉｓｔｈｅｂａｓｉｓｆｏｒｒｅｌｉａｂｍｔｖｄａｔａ
ｐａｒａｍｅｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓ－Ｔｈｅｃｏｍｍｏｎｌｙｕｓｅｄｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ
ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓａｒｅｒｅｖｉｅｗｅｄ，
ｐｒｅｖｅｎｔｓｍｅｔａｌｂｕｒｎｏｕｔｃａｕｓｅｄｂｙｔｈｅｔｒａｎｓｉｅｎｔｃｕｒｒｅｎｔｕｐｏｎｂｒｅａｋｄｏｗｎ．ＴｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｏｆｔｈｅＥＭｐａｒａｍｅｔｅｒｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｓｉｎＪＥＤＥＣｓｔａｎｄａｒｄａｒｅｃｌａｒｉｆｉｅｄａｎｄａｂｅＲｅｒｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｂａｓｅｄｏｎＴ５０ｄａｔａ．ＴｈｅＥＭｔｅｓｔｉｓｓｔｕｄｉｅｄｔｏｈｅｌｐｓｅｌｅｃｔａｂｅａｅｒｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｎｔｅｓｔｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．ＡｎＨＣＩｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓｅｘａｍｐｌｅｉｓｕｓｅｄｔＯｄｉｓｃｕｓｓｔｈｅｅｘｔｒａｐｏｌａｔｉｏｎｄｅｖｉａｔｉｏｎｉｎｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ（ＬＳＥ）ｗｈｅｎａｐｐｌｙｉｎｇ

Tobit模型估计方法与应用

Tobit模型估计方法与应用一、本文概述本文旨在全面探讨Tobit模型估计方法及其应用。

Tobit模型，也称为截取回归模型或受限因变量模型，是一种广泛应用于经济学、社会学、生物医学等领域的统计模型。

该模型主要处理因变量在某一范围内被截取或受限的情况，例如，当因变量只能取正值或只能在某一特定区间内变动时。

本文首先将对Tobit模型的基本理论进行阐述，包括模型的设定、参数的估计方法以及模型的检验等方面。

随后，文章将详细介绍Tobit模型在各个领域中的应用案例，包括工资水平、耐用消费品需求、医疗支出等方面的研究。

通过这些案例，我们将展示Tobit模型在处理受限因变量问题时的独特优势和应用价值。

文章还将对Tobit模型的发展趋势和前景进行展望，以期为相关领域的研究提供有益的参考和启示。

二、Tobit模型的基本原理Tobit模型，也称为受限因变量模型或截取回归模型，是一种广泛应用于经济学、社会学、生物医学等领域的统计模型。

该模型主要处理因变量受到某种限制或截取的情况，例如因变量只能取正值、只能在某个区间内取值等。

Tobit模型的基本原理基于最大似然估计法，通过构建似然函数来估计模型的参数。

截取机制：在Tobit模型中，因变量的取值受到某种截取机制的限制。

这种截取机制可以是左截取、右截取或双侧截取。

左截取意味着因变量只能取大于某个阈值的值，右截取则意味着因变量只能取小于某个阈值的值，而双侧截取则限制了因变量的取值范围在两个阈值之间。

潜在变量：在Tobit模型中，通常假设存在一个潜在变量（latent variable），它是没有受到截取限制的因变量。

潜在变量与观察到的因变量之间的关系由截取机制决定。

潜在变量通常假设服从某种分布，如正态分布。

最大似然估计：在给定截取机制和潜在变量分布的假设下，可以通过构建似然函数来估计Tobit模型的参数。

似然函数反映了观察到的数据与模型参数之间的匹配程度。

通过最大化似然函数，可以得到模型参数的估计值。

基于抽样的敏感性分析方法在 LBLOCA 质能释放 PIRT评级中的应用

基于抽样的敏感性分析方法在 LBLOCA 质能释放 PIRT评级中的应用扈本学;王喆;王伟伟;王国栋;王章立;唐国锋;张今朝;杨萍;刘鑫【摘要】基于随机抽样的非参量敏感性统计分析方法是一种有效的敏感性分析方法，通过计算热工水力分析程序多个抽样输入参数与输出参数之间的相关系数来评价各输入参数对输出参数影响的重要程度。

通过耦合DAKOTA和WCOBRA／TRAC程序，开发了基于抽样的适用于非能动核电厂大破口失水事故质能释放的敏感性分析方法，该方法可全面定量评估各敏感性参数对计算结果的影响。

计算结果表明：堆芯初始功率、燃耗、衰变热、安注箱初始水温、初始水体积、安注箱管道阻力系数、堆芯补水箱初始水温、喷放系数及破口阻力系数对破口质能释放具有显著影响。

该分析结果可为大破口失水事故质能释放分析现象识别和重要度排序表评级提供定量依据。

%T he sampling based statistical sensitivity analysis is an effective sensitivity analysis method ,and the importance of input parameters of a thermal hydraulic analysis code could be evaluated by calculating the correlation coefficients of input parameters and output parameters .A sampling based sensitivity analysis method for LBLOCA mass and energy release of the large passive plant was developed ,by coupling DAKOTA and WCOBRA/TRAC codes .The calculated results show that the initial core power ,fuel burnup ,decay heat ,initial accumulator water temperature ,initial accumulator water volume ,accumulator pipe friction coefficient ,initial core makeup tank water tempera‐ture ,discharge coefficient and break resistance coefficient affect mass and energy release greatly .The results can provide quantitative support for evaluation ofLBLOCA mass and energy release analysis phenomena identification and ranking table .【期刊名称】《原子能科学技术》【年(卷),期】2016(050)002【总页数】5页(P290-294)【关键词】大破口失水事故;质能释放;敏感性分析;现象识别和重要度排序表;统计法;偏相关系数【作者】扈本学;王喆;王伟伟;王国栋;王章立;唐国锋;张今朝;杨萍;刘鑫【作者单位】上海核工程研究设计院，上海 200233;上海核工程研究设计院，上海 200233;上海核工程研究设计院，上海 200233;上海核工程研究设计院，上海200233;上海核工程研究设计院，上海 200233;上海核工程研究设计院，上海200233;上海核工程研究设计院，上海 200233;上海核工程研究设计院，上海200233;上海核工程研究设计院，上海 200233【正文语种】中文【中图分类】TL364对核电厂安全分析程序的开发而言，虽然核电厂中所有的热工水力现象均精确模拟是不现实的，但要求准确模拟在事故下所有的重要热工水力现象。

医学统计学重点

一、名词解释:1、总体: 所有同质观察单位某种观察值(即变量值)的全体。

2、样本:是总体中抽取部分观察单位的观察值的集合。

3、小概率事件：当某事件发生的概率小于或等于0.05时，统计学习惯上称该事件为小概率事件，其含义是该事件发生的可能性很小，进而认为它在一次抽样中不可能发生，这就是所谓小概率事件原理，它是进行统计推断的重要基础。

4、抽样误差: 由个体变异产生的、随机抽样引起的样本统计量与总体参数间的差异称抽样误差，描述抽样误差大小的定量指标是标准误。

5、队列研究: 是将一个范围明确的人群按是否暴露于某可疑因素及其暴露程度分为不同的亚组，追踪其各自的结局，比较不同亚组之间结局的差异，从而判定暴露因子与结局之间有无因果关联大小的一种观察性研究方法。

6、内对照:即先选择一组研究人群，将其中暴露于所研究因素的对象作为暴露组，其余非暴露者即为非暴露组。

也就是说在选定的一群研究因素的对象内部既包含了暴露组，又包含了对照组，不需到另外的人群中去找。

这样的好处是，选取对照比较省事，并可以无误地从总体上了解研究对象的发病率情况。

7、病例对照研究:暴露 aa/(a+c)非暴露 c 结论bb/(b+d)非暴露 d8、混杂因素:是指在研究某一因素与疾病的关系时，由于某个既与疾病有关，又与研究的因素有关的外来因素的影响，高估或低估了所研究的因素与疾病的联系，该外来因素为混杂因素。

9、金标准: 是指一种疾病标准诊断方法，是当前医学界公认的、诊断某病的可靠地诊断方法，应用该标准能较正确区分某种疾病的人和不具有该疾病的人。

10、检验效能: 如果两个总体参数间确实存在差异，即H1:U≠U0成立，使用假设检验方法能够发现这种差异的能力被称为检验效能。

二、填空题1、t检验的应用条件: 小样本、正态分布、方差相等。

2、变量变换的目的:使资料转换为正态分布、使资料达到方差齐性、使曲线直线化。

3、根据误差产生的来源，在医学科研设计时必须遵守四个基本原则: 对照原则、重复原则、随机化原则、盲法设计原则。

【国家自然科学基金】_非设计点_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140801

2008年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
科研热词高超声速进气道非设计点非定常损失尾迹/叶排干扰多目标分布估计算法叶轮机双燃烧室发动机再起动不确定因素
2014年序号 1 2 3 4 5
科研热词高超声速进气道逆向方法特征线法激波性能分析
推荐指数 1 1 1 1 1
科研热词数值仿真高超声速进气道超燃冲压发动机非设计点非设计工况非对称喷管非参数回归模型附面层抽吸过膨胀落后角类水滴进口流线追踪流线曲率法流动分离波系配置水下航行气液两相冲压发动机方转圆收敛速度损失弯曲激波小波变换基准流场变点压气机分离判据内收缩进气道二元高超声速进气道
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年序号 1 2 3 4
科研热词高超声速飞行器特征线法数值模拟单膨胀斜面喷管
推荐指数 1 1 1 1
2011年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
科研热词设计点数值模拟 β 面截断重要抽样法 β 截面高超进气道高超声速进气道高升阻比风洞模型非定常边界层分离自然层流翼型离心泵气动弹性计算总压恢复系数弹性变形开缝失效概率多目标设计复合叶轮基准流场响应面方法可靠性灵敏度变异系数压升规律内收缩进气道光敏树脂低比转速优化设计
推荐指数 3 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

质量专业技术人员职业资格考试

质量专业技术人员职业资格考试质量专业技术人员职业资格的适用对象为在企业、事业单位和团体中从事质量专业工作及相关工作的人员（在质量技术监督检验机构从事专职检验工作的人员除外）。

质量专业技术人员职业资格考试分初级和中级两个级别.取得初级资格,作为质量专业岗位职业资格的上岗证,可根据《工程技术人员职务条例》有关规定,聘任为工程技术员或助理质量工程师职务;取得中级资格，作为某些重要产品生产企业关键质量岗位职业资格的，可根据《工程技术人员职务条例》有关规定，聘任为质量工程师职务。

质量专业实行职业资格考试制度后,不再进行工程系列相应专业技术职务任职资格的评审工作。

质量专业中级资格考试设质量专业综合知识、质量专业理论与实务两个科目，考试的主要知识点介绍如下：科目一：质量专业综合知识第一章质量管理概论第一节质量的基本知识第二节质量管理的基本知识第三节方针目标管理第四节质量经济性分析第五节质量信息管理第六节质量教育培训第七节质量与标准化第八节卓越绩效评价准则第九节产品质量法和职业道德规范第二章供应商质量控制与顾客关系管理第一节供应商选择与质量控制第二节供应商契约与供应商动态管理第三节顾客满意第四节顾客关系管理第三章质量管理体系第一节质量管理体系的基本知识第二节质量管理体系的基本要求第三节质量管理体系的建立与实施第四节质量管理体系审核第四章质量检验第一节质量检验概述第二节质量检验机构第三节质量检验计划第四节质量特性分析和不合格品控制第五章计量基础第一节基本概念第二节计量单位第三节测量仪器第四节测量结果第五节测量误差和测量不确定度第六节测量控制体系科目二:质量专业理论与实务第一章概率统计基础知识第一节概率基础知识第二节随机变量及其分布第三节统计基础知识第四节参数估计第五节假设检验第二章常用统计技术第一节方差分析第二节回归分析第三节试验设计第三章抽样检验第一节抽样检验的基本概念第二节计数标准型抽样检验第三节计数调整型抽样检验及２８2８．1的使用第四节孤立批计数抽样检验及2８2８。

高级计量经济学第七章截取模型

贫困线
删改：样本来自总体，但观察结果不完整，或报告的信息简化。
收入
例2：对电影票的需求
容量限制
座位
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截取数据和删改数据
从统计技术角度讲，由于两种情况均导致随机变量的分布形式发生变化，并引起丢失解释变量错误，因而利用OLS方法估计模型会出现估计系数偏差。
在很多应用工作中，人们常常利用受限因变量模型处理存在上限、下限或上下限的数据，而不去认真考虑究竟数据体现何种性质。
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删改数据模型
为了分析上述情况，定义随机变量y为：
如果y*0，那么y=0
如果y*>0，那么y=y*
假定y*为正态分布变量(y*~N(，2)，此时
有：
Pr(y=0)=Pr(y*0)= (-)=1- ()
Pr(y>0)=Pr(y*)
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Tobit模型
上述两种情况均可以表示为Tobit模型，其一般形式为：
23
案例分析
估计的方程表达为：
GNSit = a0 + a1GNQit + a2 (GNQit)2 + a3APGNit + a4TAPGNit + a5NYDRit + a6POPit + a7HLEDit + a8MKTDt + eit
式中： GNS＝实际出售的粮食数量 GNQ＝粮食生产量 APGN＝农民得到的粮食价格（村级平均）
此时出现样本对总体的代表性问题。
需要注意的是，总体的确定具有相对性，例如我们将贫困人口作为总体时，例1的情况不再属于截取。
3
删改数据
若样本在总体中的分布具有代表性，但当数据由于报告制度而使某些信息被高度简化时，我们遇到“删改数据”情况。

截断正态分布情况下失效概率计算的截断重要抽样法

截断正态分布情况下失效概率计算的截断重要抽样法
池巧君;吕震宙;宋述芳
【期刊名称】《计算力学学报》
【年(卷),期】2010(27)6
【摘要】截断重要抽样法是在传统的重要抽样方法的基础上,引入截断抽样函数来计算结构的失效概率,本文运用此方法来解决工程中普遍存在的截断分布问题.首先将截断分布情况下的可靠性模型转化为非截断分布情况下的多模式并联系统的可靠性模型,然后采用截断重要抽样法求解,推导了截断分布可靠性估计值的方差分析公式.文中给出的算例结果表明:截断重要抽样法适用于截断分布的可靠性分析,且在相同的计算精度下,截断重要抽样法比传统的重要抽样法效率要高.
【总页数】6页(P1079-1084)
【作者】池巧君;吕震宙;宋述芳
【作者单位】西北工业大学,航空学院,西安,710072;西北工业大学,航空学院,西安,710072;西北工业大学,航空学院,西安,710072
【正文语种】中文
【中图分类】O213.2;TB114.3
【相关文献】
1.失效概率计算的截断重要抽样法 [J], 袁修开;吕震宙;宋述芳
2.基于β面截断重要抽样法可靠性灵敏度估计及其方差分析 [J], 张峰;吕震宙;崔利杰
3.截断相关正态变量情况下可靠性模型及其求解的自适应超球抽样法 [J], 王维虎;吕震宙;吕媛波
4.基于β面的截断重要抽样法 [J], 张峰;吕震宙;赵新攀
5.截断正态分布情况下结构可靠性分析的方向抽样和方向重要抽样估计及其方差分析 [J], 池巧君;吕震宙;宋述芳
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基于ＸＧＢｏｏｓｔ_算法和成分特征的烟叶质量分级预测方法

光谱投影交叉区域ꎮ 实际成分特征提取过程中ꎬ可
以根据交叉部分的大小ꎬ判断２个部分投影数据的
相似性ꎬ相似性越高ꎬ表明当前烟叶内部化学成分含
量越统一ꎮ
复杂性ꎬ提出应用极限梯度提升算法的分级预测方
定义合适的谱区范围ꎬ设置光谱数据一阶导数ꎬ
法ꎬ并引入遗传算法ꎬ求出极限梯度提升算法的最优
待平滑处理光谱数据后ꎬ即可继续应用近红外定量
文章编号:１００１￣５２８０(２０２３)０６￣０６２７￣０７
ＴｏｂａｃｃｏＱｕａｌｉｔｙＧｒａｄｉｎｇＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄｏｎＸＧＢｏｏｓｔ
ＡｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄＣｏｍｐｏｎｅｎｔＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ
ＴＡＯＹｏｎｇｆｅｎｇꎬＺＨＯＮＧＬｉｎꎬＣＨＵＷｅｉꎬＺＨＡＮＧＨｕａꎬＬＩＭｅｎｇｈｕａ
ｓｔｒｕｃｔａｔｏｂａｃｃｏｇｒａｄｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌꎬｗｈｉｃｈｃａｎｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓｌｙｐｒｏｃｅｓｓｌａｒｇｅ－ｓｃａｌｅｔｏｂａｃｃｏｑｕａｌｉｔｙｆｅａｔｕｒｅｄａｔａＢａｓｅｄ
ｏｎｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｔｏｂａｃｃｏｑｕａｌｉｔｙｇｒａｄｉｎｇｓｔａｎｄａｒｄｓꎬｏｂｔａｉｎｔｈｅｆｉｎａｌｔｏｂａｃｃｏｑｕａｌｉｔｙｇｒａｄｉｎｇｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓＴｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎ￣
了研究ꎮ 鲁梦瑶等 [３] 应用深度学习网络和注意力
此预测烟叶样品的质量分级ꎮ 但该方法分级结果误
差较大ꎮ 王超等 [４] 利用红外光谱仪获取烟叶平均
作者简介:陶永峰(１９８２－) ꎬ男ꎬ硕士ꎬ工程师ꎬ研究方向为烟叶质量管理、检测与数据分析ꎬＥｍａｉｌ:ｈｕａｎｇｙｏｕｓｈａｎ０ｌｄ＠１６３ｃｏｍꎮ

薛定谔-泊松方程组的数值计算和分析及其应用

1.1 问题背景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 研究现状 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.3 研究内容 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.3.1 1.3.2 1.3.3 快速高效数值方法及其应用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 两类紧致差分格式的最优误差估计 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 各向异性外势下三维方程组的降维分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

antithetic variate method

antithetic variate method全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：对于概率和统计学领域的专业人士来说，可能并不陌生antithetic variate method这个概念。

这种方法是一种常见的模拟技术，常用于减少模拟过程的方差，提高模拟的效率。

在本文中，我们将深入探讨antithetic variate method的原理、应用以及优缺点。

让我们先来了解一下antithetic variate method是什么。

在概率和统计学中，我们经常需要估计一些特定的数学量，比如期望值或者方差。

通常情况下，我们可以通过蒙特卡洛模拟的方法来进行估计，即通过随机抽样的方式生成一组数据，然后根据这组数据来估计我们所关心的数学量。

在实际应用中，我们往往会遇到一个问题，就是生成的数据方差较大，导致估计结果不够准确。

这时，antithetic variate method就派上了用场。

该方法的基本思想是通过引入对称的反变量来减小模拟过程的方差。

具体来说，对于一个随机变量X，我们可以生成一个与X对称的反变量-Y，使得X与Y之间呈现一种反相关的关系。

这样一来，我们可以在蒙特卡洛模拟中同时使用X和Y来生成数据，从而减小生成数据的方差，提高模拟的效率。

举个简单的例子来说明这个方法。

假设我们要估计一个随机变量X 的期望值，我们可以通过蒙特卡洛模拟生成n组服从均值为μ、方差为σ^2的正态分布数据，然后将这些数据分成两组，分别记为X和Y。

接着，我们可以得到如下的估计式：E[(X+Y)/2] ≈ (1/n) * Σ(Xi+Yi)/2，其中Xi和Yi分别表示第i组数据的X和Y的观测值。

可以看出，通过引入反变量Y，我们可以得到一个更加准确的估计结果。

除了用于估计随机变量的期望值之外，antithetic variate method还可以用于估计其他数学量，比如方差、累积分布函数等。

在实际应用中，该方法被广泛应用于金融、工程、物理等领域。

tobit模型估计方法

tobit模型估计方法Tobit模型是一种用于处理有截断或者缺失值的数据的统计模型。

在许多实际应用中，我们无法观测到感兴趣的变量的全部取值，而是只能观测到变量的部分取值。

这种情况下，Tobit模型就可以派上用场。

Tobit模型最初由James Tobin于1958年提出，被广泛应用于经济学和社会科学研究中。

该模型主要用于处理因变量受到左截断（censored data）或右截断（truncated data）的情况。

左截断指因变量的观测值小于某一特定值时，被观测到的值被截断；右截断指因变量的观测值大于某一特定值时，被观测到的值被截断。

Tobit模型的基本形式为：Y* = βX + ε，其中Y*是观测到的因变量的潜在值，β是参数，X是自变量，ε是误差项。

当Y*小于0时，Y=0；当Y*大于0时，Y=Y*。

这就是Tobit模型的截断规则。

在实际应用中，我们需要使用极大似然估计（maximum likelihood estimation）方法来估计Tobit模型的参数。

极大似然估计方法可以通过最大化似然函数来确定模型的参数，从而使模型的预测值尽可能接近实际观测值。

由于Tobit模型的特殊性，估计参数的过程相对较复杂，需要考虑截断规则对似然函数的影响。

值得注意的是，在使用Tobit模型时，需要注意自变量的选择和模型的假设是否成立。

如果自变量选择不当或者模型的假设不成立，就可能导致估计结果的偏误。

因此，在进行Tobit模型的估计时，需要进行模型诊断和灵敏性分析，以确保模型的有效性和可靠性。

总的来说，Tobit模型是一种处理有截断或缺失值的数据的有力工具，可以帮助研究者更好地理解变量之间的关系。

通过合理选择自变量、进行模型诊断和灵敏性分析，我们可以得到准确的模型估计结果，为实际问题的解决提供有力的支持。