基于序贯验后加权检验的鱼雷抽样检验分析

Bayes理论是分析研究具有小子样特点鱼雷可靠性的有效方法,文中基于序贯验后加权检验的思想,给出针对二项分布的抽样检验基本方法,并将其应用在鱼雷系统抽样检验试验中。该方法充分利用抽样试验之前所能获得的先验信息,可有效减小试验所需的样本容量。最后以鱼雷系统为例进行分析,仿真结果验证该方法在减小试验样本容量的有效性,为鱼雷可靠性抽样检验试验提供一种新的分析方法。

维修时间截尾序贯验后加权检验的实现

截尾序贯验后加权检验是一种小子样检验方法,可用于装备维修性指标的验证。对于此检验方法,当需要求解决策阈值时,现有的基于数值逼近原理的方法存在的难题是积分变量中含有正态分布积分函数,它没有解析表达式,因此不能直接进行积分运算。为此,在满足检验精度的情况下,尝试将积分变量中的正态分布积分函数替换为与之近似的解析表达式,从而给出了一种求解决策阈值的可行方法。对某导弹平均修复时间指标进行验证的实例表明该方法是有效的。

序贯验后加权检验法在激光告警试验中的应用

为了减少试验样本数、降低试验消耗和缩短试验周期,采用序贯验后加权检验法,利用试验数据的验前信息进行序贯决策,以减小试验所需样本数。以激光告警试验为例,将序贯验后加权检验法与经典的数据处理方法进行对比。结果表明,采用序贯验后加权检验法可以减少所需的试验样本数,而且试验指标取值以及犯两类错误概率取值对试验样本数有较大影响。

二项分布未知参数的序贯验后加权检验方法

在Bayes理论的基础上,充分利用验前信息,并采用序贯验后加权检验方法可以有效地减小试验所需的样本容量。本文对二项分布未知参数的序贯验后加权检验方法进行了分析,得出了在试验之前进行检验问题所需的样本容量和决策阈值的计算方法,并结合电子系统的实际试验结果进行了对比分析,初步确定了该方法对于减小试验样本容量的有效性。

多元正态总体分布参数的Bayes序贯验后加权检验及估计

本文讨论了多元正态总体均值向量μ和协方差阵∑的Bayes序贯验后加权检验及截尾序贯检验.同时,以序贯检验的停时作为Bayes序贯估计的终止试验时间,给出μ和∑的递推估计方法.本文对于武器装备在试验场地的性能参数鉴定和评估具有实用意义.

基于序贯验后加权检验的计数抽样方法

针对小子样成败型产品抽样问题,结合序贯验后加权检验方法和一次计数抽样检验思想,提出一种基于序贯验后加权检验的计数抽样方法。结合Bayes理论,利用各种先验信息减少试验所需的样本容量,从而简便地制定抽样方案。通过算例进行对比分析,仿真结果表明,该方法适用于小子样条件下的抽样检验。

序贯验后加权检验在落点用布鉴定运用的思考

本文研究试验鉴定的散布检验问题。给出了序贯验后加权检验统计量的确切分布，讨论了序贯方法的封闭性。对于落点随机变量纵向和横向相关时的检验法提出了处置方法。

软件系统序贯验后加权检验模型

本文用Bayes动态模型检验软件可靠性.模型失效间隔时间长度服从Weibull分布;利用主观信息和客观信息逐步修正先验分布.利用Gibb方法计算后验样本,利用序贯验后加权检验系统的稳定性和失效率.最后在系统稳定的条件下,给出失效率的序贯验后加权的结尾检验的两类错误上界.

多重检验加权融合的短文本相似度计算方法

传统相似度计算方法仅考虑文本结构特征或语义信息,从而导致准确率较低。结合短文本特征稀疏的特性,提出一种多重检验加权融合的短文本相似度计算方法 MCWFS。使用基于改进编辑距离、考虑词频、基于Word2vec与LSTM的3种方法分别计算相似度,对满足多重检验标准的文本进行加权因子线性融合,以避免因一种相似度值过大或过小导致加权相似度值异常的问题。在此基础上,通过加权融合计算短文本相似度,使得计算结果更加准确合理。实验结果表明,相比层层检验和无检验融合方法,MCWFS方法的平均准确率分别提高16.01%和7.39%,且其F1值可达70.21%。

基于加权似然比检验的监控线性曲线的控制图

文章提出了一种基于加权似然比检验的阶段二监控线性曲线的控制图,称为WLRT图,并通过平均运行长度来衡量控制图的性能表现。模拟结果表明,WLRT图对于线性曲线的截距、斜率、标准差的变化及截距和斜率同时变化都具有很好的检测能力。通过与其他几种控制图的性能比较,得出WLRT图能较快地发现过程变化,而且设计简单、操作方便。

构造检验统计量的加权最优准则

本文对假设检验问题:H:θ= θ。K:θ∈? K,进行了讨论。定义了加权最优检验的概念,给出了该检验问题的加权最优检验统计量。从而得到了Neyman- Pearson 定理的一种推广形式。

调整型Bayes序贯验后加权战术导弹批抽检方法

针对战术导弹批抽检为连续批、批量小的特点,结合Bayes理论,融入调整型检验的思想,提出了一种基于调整型序贯验后加权检验的战术导弹批抽检方法;该方法结合指标的先验信息,依据比例系数调整双方风险,预先设定3种宽严不同的序贯验后加权抽样检验方案,有效利用历史检验批的抽检结果;算例结果证明:该方法能适用于小子样条件下的战术导弹批抽检。

对连锁分析中的一个检验统计量的改进

不平衡状态下的传递检验TDT是进行连锁分析常用的统计方法之一.统计量Tc,Tm和Tmhet是TDT在多等位基因标识基因座上的推广.为了改进检验的效果,通过给Tmhet的各项以合理的不同的权而得到一个新的检验统计量,并且比较了两者的功效.数字结果都显示这个新的统计量是一个更有效的检验.

小子样条件下命中精度Bayes序贯检验与递推估计

Bayes序贯检验和Bayes递推估计法分别从假设检验和参数估计角度对传统试验评定方法进行改进,将二者联合运用,检验和估计紧密结合,运用于导弹命中精度评定试验,充分利用验前信息以弥补现场数据的不足,制定合理有效的评定方案,使得试验结果更加准确、试验用弹量更少。实例分析表明,该方法能够有效提高检验和估计结果可信性,适用于小子样条件下的命中精度评定试验。

监控广义线性Profile数据的变样本容量动态控制图

对于离散响应变量的profile数据,比如二元的、多项的、次序的和Poisson响应的profile,进行有效的监控越来越受到统计过程控制领域研究人员的关注。这些profile都可看作广义线性模型的特殊情况。本文提出了一种基于加权似然比检验的第二阶段的变样本容量动态控制图用来监控广义线性profile数据。不仅能增强对中小漂移的检测敏感度,还可以提高检测的速度, 降低抽样成本,提高企业统计决策的精确度和可靠度。通过平均运行长度来衡量控制图的性能表现,模拟结果表明,与静态控制图相比,所提出的控制图对于模型参数的变化有很好的监控能力。

MR动态增强联合弥散加权成像在乳腺疾病的诊断价值

目的探讨磁共振(MR)动态增强联合弥散加权成像对乳腺疾病的检验效果。方法 81例乳腺疾病患者,随机分为对照组(40例)和联合组(41例)。对照组行单纯MR动态增强检查,联合组行MR动态增强扫描联合弥散加权成像检查,对比检验结果的准确性。结果对照组检测阳性结果28例(乳腺增生15例,乳腺癌13例),联合组检测阳性结果36例(乳腺增生19例,乳腺癌17例),联合组检测总阳性率87.80%(36/41)高于对照组70.00%(28/40),差异具有统计学意义(P<0.05);对照组检测乳腺癌13例(病灶21个),联合组检测乳腺癌17例(病灶30个)。联合组乳腺癌恶性病灶检出率85.71%(18/21)高于对照组53.85%(7/13),差异具有统计学意义(P<0.05)。结论在诊断乳腺疾病过程中,诊断医师对于疑似乳腺疾病患者采用MR动态增强联合弥散加权成像进行检验,提高诊断准确性,降低漏诊率和误诊率,以期达到早期诊断和指导临床治疗的目的,值得临床推广应用。

MR动态增强联合弥散加权成像对乳腺良恶性病变的诊断分析

目的:评价MR动态增强扫描、弥散加权成像对乳腺良恶性病变的检验方法及诊断价值。方法:2018年2月-2019年2月收治疑似乳腺癌患者80例,随机分为两组,各40例。观察组行MR动态增强扫描联合弥散加权成像检查;对照组行单纯MR动态增强检查。比较两组检验结果的准确性。结果:观察组乳腺癌恶性病灶检出率、检测总阳性率均高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论:采用MR动态增强联合弥散加权成像进行检查,可明显提高疑似乳腺癌患者检测乳腺良恶性病变的特异度及敏感度,降低漏诊率和误诊率,提高诊断准确性。

如何正确运用χ^(2)检验--高维表资料独立性检验与SAS实现

本文目的是介绍一种特殊高维表(即g×2×2表)资料的独立性检验方法及SAS实现。在SAS软件和统计学教科书中,有三种方法可用于进行高维表资料的独立性检验,分别为广义CMHχ^(2)检验(简称为“方法1”)、公式中含有权重系数的加权χ^(2)检验(简称为“方法2”)和公式中没有权重系数的加权χ^(2)检验(简称为“方法3”)。本文通过公式推导和变形,揭示出“方法2”与“方法3”在本质上是完全相同的加权χ^(2)检验,但具有不同的表现形式;还揭示出加权χ^(2)检验统计量的估计值与“方法1”中的CMHχ^(2)检验统计量的估计值近似相等。本文结合一个实例,介绍基于SAS软件实现g×2×2表资料独立性检验的具体方法,对输出结果进行解释,并做出统计结论和专业结论。

如何正确运用χ^(2)检验——高维表资料统计分析方法概述

本文目的是介绍高维表资料的种类及其对应的统计分析方法。基于结果变量的资料类型,常见的高维表资料可分为以下三类,即结果变量为二值变量、多值名义变量和多值有序变量。高维表资料的统计分析方法主要有两大类,第一类为广义差异性分析,内容包括“加权χ^(2)检验”“CMHχ^(2)检验”和“Meta分析”;第二类为回归分析,内容包括“对数线性回归模型分析”“Logistic回归模型分析”“Probit回归模型分析”和“离散选择模型分析”。

我国城市蓝绿空间对心理健康影响的系统综述与荟萃分析

近年来,我国城市蓝绿空间对心理健康影响的定量研究不断涌现,对其进行整合性量化分析成为健康城市领域的重要内容。文章采用系统性综述的方法全面检索并筛选出2012—2022年我国43篇城市蓝绿空间与心理健康相关关系实证研究文献;通过同质性检验、空间统计单元分组等步骤总结出植被覆盖率、绿视率、水体覆盖率等共性指标;运用加权Z检验的方法进行荟萃分析。结果表明:植被覆盖率、绿视率、水体覆盖率对心理健康状态存在显著的效应量关联;最近公园距离、最近水体距离对心理健康状态的影响不显著。因此,心理健康导向下的城市蓝绿空间规划设计应重点关注植被覆盖率、绿视率、水体覆盖率等核心指标,以期为居民提供充足的蓝绿空间,提高其心理健康水平。