基于潜变量模型的多元有序数据轮廓分析法

提出了一种适用于多元有序数据的轮廓分析方法。鉴于有序数据无法满足轮廓分析对数据正态性的要求,采用潜变量模型对有序变量进行赋值,利用Bootstrap方法重构样本,使重构后的新数据满足正态性且总体均值与原样本一致,因而可以将轮廓分析法应用于有序数据均值向量的比较问题。讨论了单样本情形的同水平假设、两样本和多样本情形的平行、同水平和平坦性假设,并给出相应的检验统计量和拒绝域。最后,通过随机模拟来检验该方法的合理性,并得到结论:样本质量较高时,该方法在控制第一类错误和提高检验的功效上效果很好;对于一般样本而言,该方法的实际第一类错误较名义值有所增大,可通过提高原始样本量、降低名义第一类错误和进行多次试验来解决。

岩体质量两步分级新方法

本文提出了岩体质量两步分级的基本思想及其数学原理，将此新方法用于小湾电站ＰＤ１４·岩体分级，取得了满意的效果。