基于贝叶斯方法和MATLAB工具,尝试通过数值模拟的方法计算关键比对参考值及其不确定度。首先,阐述贝叶斯方法,并通过举例,应用马尔科夫链蒙特卡洛法(MCMC)得到关键比对参考值及其不确定度。其次,通过改变建议分布σ的大小,阐述了如何选...基于贝叶斯方法和MATLAB工具,尝试通过数值模拟的方法计算关键比对参考值及其不确定度。首先,阐述贝叶斯方法,并通过举例,应用马尔科夫链蒙特卡洛法(MCMC)得到关键比对参考值及其不确定度。其次,通过改变建议分布σ的大小,阐述了如何选取合适的建议分布和初始值。此外,还阐述了算法的一般收敛性。最后,通过与M. G. Cox的权重法比较,证明了应用MCMC法计算关键比对参考值及其不确定度的正确性。展开更多
文摘基于贝叶斯方法和MATLAB工具,尝试通过数值模拟的方法计算关键比对参考值及其不确定度。首先,阐述贝叶斯方法,并通过举例,应用马尔科夫链蒙特卡洛法(MCMC)得到关键比对参考值及其不确定度。其次,通过改变建议分布σ的大小,阐述了如何选取合适的建议分布和初始值。此外,还阐述了算法的一般收敛性。最后,通过与M. G. Cox的权重法比较,证明了应用MCMC法计算关键比对参考值及其不确定度的正确性。