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小样本条件下参数估计方法比较研究 被引量:10

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摘要 针对小样本实验数据的概率分布特征有时无法确定,传统概率统计无法提供相应的参数估计问题,文章列出了小样本情况下参数估计的几种方法,并进行比较,给出了具体算例分析,运用蒙特卡罗仿真方法进行建模仿真。仿真结果表明,Bayes Bootstrap方法在样本量极小的情况下更为适用。
出处 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2014年第24期4-6,共3页 Statistics & Decision
基金 国家自然科学基金资助项目(61074191)
  • 相关文献

参考文献4

  • 1高镇同.疲劳应用统计学[M].北京:国防工业出版社,1986..
  • 2唐雪梅,张金魁.武器装备小子样实验分析与评估[M].北京:国防工业出版社,2001.
  • 3马智博,朱建士,徐迺新.有关正态分布的小样本可靠性评估[J].核科学与工程,2003,23(4):332-336. 被引量:12
  • 4Efron B.The Jackknife, the Bootstrap and other Resampling Plans[M]. Philadelphia: SIAM,1982.

共引文献155

同被引文献59

引证文献10

二级引证文献42

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