基于故障注入的测试性验证试验样本量确定方法

试验样本量的确定是基于故障注入的测试性验证试验中的关键技术之一;样本量的确定是为了解决样本充分性要求与故障不能穷尽注入的限制条件之间的矛盾;目前确定试验样本量的方法包括最小样本量估计法以及按照不同的试验方案所确定的方法;通过对这些方法的优点、缺点以及使用条件进行对比,总结出了样本量确定方法的研究现状以及目前工程上进行基于故障注入的测试性验证试验时的普遍情况,并且从矛盾的两方面展望了进一步研究的发展。

市场调查中样本量确定步骤

在抽样调查的设计中,总有一个阶段要决定样本的含量,这个决定是重要的.太大的样本会造成人力、财力和时间的浪费,太小的样本会使调查结果与目标总体有较大的偏差.笔者根据自己做调查时的一些经验、体会及从有关学者编著中得到的启发,认为如果在市场调查中确定样本量时从以下六个方面着手,相信能够把影响样本量的一些主要因素考虑进来,并为样本量的确定找出一条好的途径.

履带车辆扭矩载荷测试样本量的确定

扭矩载荷编谱技术是进行受载零部件机械结构设计和疲劳试验的重要研究基础.以某履带车辆传动轴为研究平台,以中值随机疲劳载荷谱编制原理和分散系数法定寿命原理为理论依据,提出了一种有较高置信度(90%以上)的样本量确定方法.通过设计扭矩测试及采集系统,获得了该履带车辆传动轴在典型行驶工况下的扭矩时域信号,依此确定了样本量的大小,并通过等效疲劳损伤原理进行了验证.该方法为编制履带车辆传动轴载荷谱提供了有效的原始数据,同时降低了试验样本数量及测试成本.

域内不放回样本追加的性质分析

域内采取不放回样本追加,进行追加抽样,利用最终的总样本,通过计算域总体单元的一阶、二阶入样概率构造HT型估计,得到域总体目标参数的无偏估计及估计量方差的无偏估计。基于不放回简单随机抽样,在不同的追加样本量确定机制下,对相关问题进行较为全面的研究,并揭示出某些重要且优良的性质。

未成年犯罪调查样本抽取方法的研究——多阶段抽样技术的应用

近年来,未成年人犯罪日益突出,已成为当前刑事犯罪活动中的热点问题,抽样技术在未成年人犯罪心理特征的调查研究和分析中是一门非常重要的方法技术。本文结合理论,论述在对全国未成年犯进行抽样调查中,应用抽样技术使抽取的未成年犯样本具有更高代表性。

测试性验证试验方案的工程修正方法研究

针对目前测试性验证试验理论不完全适合工程应用的现状,按照测试性验证试验设计流程先后顺序,阐述了在样本量确定和分层抽样中遇到的具体问题,结合基于二项分布的测试性验证试验的方案设计理论,提出了面向不同样本空间的按比例分层抽样方法,同时对原有测试性验证试验理论中样本量和故障判据的确认方法进行修正,实现工程适用的测试性验证方法。本修正方法从测试性验证试验的基本原理上确保了试验验证的准确性和合理性,对工程应用具有一定的指导性。

武器装备维修性验证试验方法研究

近年来,我军开始推行武器装备三级维修保障体系向两级维修保障体系转变的维修体制改革;武器装备的维修性是实施装备两级维修保障体制改革的关键,在生产定型阶段对其进行维修性验证试验很有必要;为了进一步完善维修性验证试验方法,以适应维修体制改革的需求,分别对开展武器装备维修性验证试验工作的时机、内容、方法与流程进行了概述;在分析了当前维修性验证试验方法特点的基础上,重点对维修性验证试验工作中的试验方法的选取、样本量确定及样本分配、故障模拟及注入3个关键技术及研究现状进行了总结与归纳;通过对试验关键技术的研究,分析了当前开展维修性验证试验工作存在的问题,对进一步开展维修性验证试验方法研究的内容及方向进行了展望。

分层审计抽样的理论架构与计算机实现

分层审计抽样包括最优分层、确定样本量、总体估计、评估抽样结果等内容 ,通过计算机实现分层抽样 ,可克服计算麻烦。

简单随机抽样中七个非常实用的R函数

简单随机抽样是抽样技术中最基本、最成熟、最简单的抽样设计方式。本文利用R软件对简单随机抽样中的总体均值和总体总值的点估计和区间估计问题,样本量的确定问题,以及子总体总值均值的估计问题进行了程序实现。针对简单随机抽样,本文自编了七个非常实用的R函数(程序):compute_Y_bar_srs()、compute_Y_srs()、compute_P_N1_srs()、compute_n0_n_Y_bar_srs()、compute_n0_n_P_srs()、compute_Y_j_srs()及compute_Y_bar_j_srs(),它们将会为需要使用简单随机抽样进行实际问题分析的使用者提供极大的方便。

分层随机抽样中九个非常实用的R函数

分层抽样技术是在实际工作中应用得非常广泛的抽样技术之一。但在文献中,还没有方便地可以用于在分层随机抽样中仅给定基本的样本数据时就能解决总体均值和总体比例的点估计和区间估计问题,计算总体均值时样本量的确定及分配问题,计算总体比例时样本量的确定及分配问题,事后分层抽样下总体均值和总体比例的点估计和区间估计等问题通用的R函数。本文自编了九个通用的R函数:Compute_Y_bar_st()、Compute_Y_bar_prop_from_y_bar_h_s_h_st()、Compute_Y_bar_srs_pst()、Compute_P_st()、Compute_P_from_a_h_st()、Compute_P_srs_pst()、Compute_nh_given_n_Y_bar_st()、Compute_n_nh_Y_bar_st()及Compute_n_nh_P_st(),它们将会为需要使用分层抽样技术以提高估计精度进行实际问题分析的使用者提供极大的方便。

统一精度指标及与香农定理的联系

统计推断通常以置信度和误差两个指标衡量估计精度,但当置信度和误差其大小均不同时,估计量之间的精度比较将十分困难.文章提出了一个可广泛使用的无量纲精度指标,当估计误差不一,置信度也不一时,也能够进行精度比较.另从解释精度影响因素及其作用机制出发,发现了样本量确定公式与信息论之香农定理的逻辑一致性,并借此给出了关于样本量确定公式物理意义的一个新视角下的解释.