Bootstrap抽样方法在考试成绩分析中的应用

针对学生考试成绩分析中的问题,提出采用Bootstrap方法,对考试成绩进行重抽样,分别计算出考试成绩前四阶矩的核密度函数。对真实考试成绩数据的前四阶矩的核密度曲线进行分析,可以反映出考试班级的学习情况。该方法可有效地用于考试成绩和学生学习情况的分析。

对Bootstrap方法的自助抽样的改进

Bootstrap方法是一种常用的统计推断方法,它的无先验性,以及计算过程中只需要实际的观测数据,使得其可方便的应用于实际的数据处理之中。对连续情形而言,Bootstrap本身的计算特性限制了自助样本的生成范围,即只能从原样本再采样,从而使得自助分布产生偏离,无法渐近于真实情形。鉴于此不足,本文提出了改进的Bootstrap方法,它通过对自助样本生成范围的拓展,克服了这一不足,获得了更加精确的参数估计。

基于自动重要抽样方法的减方差技巧体系构建与验证

屏蔽计算问题根据求解目标不同一般可分为源-探测器问题、区域问题和全局问题。MCShield研究团队针对3类问题中存在的深穿透问题提出了相应的减方差技巧,本文以此为基础构建了基于自动重要抽样(AIS)方法的减方差技巧体系,并开展了验证工作。针对源-探测器问题,采用NUREG/CR-6115 PWR压力容器计算基准题对小探测器自动重要抽样(SDAIS)方法进行验证。结果表明,SDAIS方法的计算效率约为AIS方法的7倍。此外还提出并验证了基于AIS伴随蒙特卡罗的耦合减方差(AIS-CADIS)方法,将AIS方法引入到蒙特卡罗伴随计算中,取得了良好的效果。针对全局问题,提出网格化-AIS方法并使用简化反应堆屏蔽计算算例进行验证,结果表明,网格化-AIS方法的计算效率是AIS方法的12倍左右,是直接蒙特卡罗方法的290倍左右。

Bootstrap方法在渔业捕捞分层抽样调查中的应用分析

应用Bootstrap方法,对太湖捕捞渔业抽样调查参数估计进行研究,探讨分层抽样调查在捕捞产量统计中的应用。随机抽样模拟的结果表明,有放回的Bootstrap方法适用于抽样比例较小的分层抽样调查。对于总体分布未知且样本量容量有限的情况下分层抽样调查的方差估计,重权Bootstrap方法相比其它方法具有明显的优势,适合用于渔业抽样调查工作。

Bootstrap方法在复杂抽样中的应用

一、Bootstrap方法简介Bootstrap方法是美国统计学家Bradley·Efron在1979年提出的一种处理非参数统计推断问题的方法。它的一般提法是:已知来自总体（Y,（?）,F）的简单随机样本Yn=（y1,y2,…,Yn）,其中F是一未知的分布函数。设R（Yn,F）是我们感兴趣的样本函数,我们欲得到R（Yn,f）的某些信息,如:R（Yn,F）的分布函数、EFR、VarFR或PF（R【2）等等;下标F表示在分布函数F下求期望、方差或概率。所谓Bootstrap方法,就是用样本Yn构造出F的极大似然估计（?）n（一般就用样本Yn的经验分布函数Fn来近似）;然后,从Fn中抽出大小为n的简单随机样本Yn*=(Y1*,Y2*,

计数标准型一次抽样检验方案设计方法探讨——兼议GB/T 13262—2008改进问题

GB/T 13262—2008是不合格品率的计数标准型一次抽样检查程序及抽样表,是一种针对大批量孤立批产品进行计数的两点型一次抽样检验,该标准对于抽样方案的确定方法繁琐、粗略,所获抽样方案存在不满足抽样原理的情况,抽样表限定生产方风险为0.05,使用方风险为0.1,不能满足人们的多样化需求。

基于支持向量回归的Bootstrap数据扩充方法及其在小子样可靠性评估中的应用

针对航空发动机小子样特性下的可靠性评估问题,提出一种基于支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)的Bootstrap数据扩充方法:建立并训练SVR模型,采用邻域抽样法构造输入集,输入训练好的模型中获得扩充样本。仿真结果表明,采用该方法获得的扩充样本较传统Bootstrap方法更接近真实分布,且有效拓展了样本取值区间。以某航空发动机涡轮盘小子样疲劳寿命试验数据为例:(1)非参数方法,采用两种方法获得的平均疲劳寿命十分接近,但新方法获得的置信区间更大,这与样本取值区间的拓展相关;(2)参数方法,对新方法扩充的样本进行参数估计得到的结果与参考值更为接近,最大相对偏差为-1.290 2%,而传统方法的最大相对偏差达到了29.477 6%,两种方法下计算得到的平均疲劳寿命与参考值均较接近,但新方法得到的置信区间与参考区间更为接近。综合来看,所提出的方法能够有效实现样本扩充,具有一定的应用价值。

Bootstrap样本大数据模型和分布式集成学习方法

传统Bootstrap抽样和Bagging集成学习通常以串行方式实现,计算效率低,且存在样本不可重用、扩展性差等问题,不适合高效的大规模Bagging集成学习。从大数据分布式计算的思维入手,提出新的Bootstrap样本划分(BSP)大数据模型和分布式集成学习方法。BSP数据模型通过分布式生成算法将训练数据表达成分布式Bootstrap样本集的集合,存储成HDFS分布式数据文件,为后续的分布式集成学习提供数据支持。分布式集成学习方法从BSP数据模型中随机选取多个BSP数据块,读入集群各个节点的虚拟机,用串行算法对选取的数据块并行计算统计量或训练建模,再将所有的计算子结果回传至主节点中,生成最终的集成学习结果,此过程中可加入对子结果的质量选择以进一步提高预测效果。BSP数据模型的生成和分布式集成学习采用非Map-Reduce计算范式进行,每个数据块的计算独立完成,减少了计算节点间的数据通信开销。提出的算法在Spark开源系统中以新的算子方式实现,供Spark应用程序调用。实验表明,新方法可以高效地生成训练数据的BSP数据模型,提高数据样本的可重用性,在基于有监督机器学习算法构建的大规模Bagging集成学习实验中,计算效率能提高50%以上,同时预测精度进一步提高约2%。

基于Bootstrap方法的多组配对数据风险差的一致性检验

在Dallal模型下构建3个统计量,研究小样本多组配对数据风险差的一致性检验问题.通过Monte-Carlo数值模拟,比较小样本下渐近方法和Bootstrap方法在检验过程中的性能.研究发现,Bootstrap方法在第一类错误率和功效上表现更优;特别地,基于Score检验的Bootstrap方法的第一类错误率较稳健,且有较高的功效,检验性能最优.

结构失效概率分析的球层抽样方法

传统Monte Carlo抽样方法应用于小失效概率等复杂可靠度问题时,存在效率低下、精度有限等不足,针对这一问题提出一种球层抽样分析方法.首先,通过分离距离与方向参量,对标准正态随机向量进行重构,并验证其标准正态性与相互独立性;然后,采用分层抽样策略,将半径大于一阶可靠度指标外的正态空间划分为多个球层,进而利用所重构的向量逐层进行抽样,并结合全概率公式,形成估计结构失效概率的球层抽样算法;最后,通过对3个典型算例进行对比分析,验证算法性能.分析表明:所提出算法具有较高的抽样效率与收敛性能,算例计算结果误差在3%以内;与其他算法相比,其估计方差更小,且可有效解决多设计验算点等复杂可靠度问题;算法在抽样效率、适用范围以及稳定性等方面具有优势,更适用于实际复杂结构可靠度的求解分析.

学术论文写作常识——抽样方法

概率抽样(probability sampling):也称“随机抽样”(random sampling)。其特点是每个被抽取的个体都有相同的机会被抽中。具体的概率抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、集束抽样和系统抽样。非概率抽样(non-probability sampling):也称“非随机抽样”或“不等概率抽样”,指没有采用随机抽样方法而选取样本的方法。这种抽样方法由于非随机,所以样本对总体的代表性不能保证。

基于密度峰值聚类的不平衡数据过抽样方法

大多数不平衡数据过抽样方法依赖于太多参数,容易生成噪声并难以处理流形数据集。为此,文章提出了一种基于密度峰值聚类的不平衡数据过抽样方法(OVMEDPC)。首先,OVMEDPC用密度峰值聚类(DPC)来发现不平衡数据的空间结构;其次,OVMEDPC设计了一种基于密度峰值聚类的噪声过滤方法来移除噪声;最后,OVMEDPC设计了一种基于密度峰值聚类的插值技术来生成少数类的合成样本。实验证明,就随机森林分类器而言,OVMEDPC在F-measure和G-mean上优于5个先进的过抽样方法。

公路工程试验委托样品的抽样方法与留存策略

公路工程试验委托样品的抽样和留存在确保试验结果可靠性、代表性和可追溯性方面具有至关重要的作用。通过介绍公路试验委托样品的抽样方法和留存策略,分析3种试验抽样方法的优缺点和适用场景,找出当前委托样品的留存存在的问题并提出改进措施。为确保公路试验委托样品的有效性和可靠性,必须采用科学的抽样方法和留存策略。工程技术人员应根据具体情况选择合适的抽样方法,试验样品管理人员严格执行留样保存和管理要求,为提高工程质量和安全性提供保障。

基于Bootstrap方法和LSSVM模型的滑坡位移区间预测

针对滑坡预测中的不确定性和传统点位移预测无法对预测结果的可靠程度进行有效描述这一问题,本文提出了一种区间预测方法,通过Bootstrap方法和最小二乘支持向量机来构建滑坡位移预测模型。并以三峡库区秭归县树坪滑坡为例,选取ZG85监测点在2007年1月—2012年12月期间的位移、降水量及库水位数据进行研究。研究结果表明,滑坡位移区间预测模型相比于传统的确定性点预测模型,能够同时兼顾准确性和可靠性,为滑坡灾害预测提供了一种新思路。

基于邻域均匀抽样Bootstrap方法的水泥土无侧限抗压强度演化规律研究

水泥土无侧限抗压强度的演化规律与水泥土的加固设计以及施工计划的安排和控制直接相关。为了得到在合理误差范围内且符合实际情况的水泥土无侧限抗压强度演化方程,本文首先大量挖掘现有文献的试验数据,获得水泥掺入比在10%~25%之间、龄期在3~90 d范围内的黏性土水泥土无侧限抗压强度(UCS)原始样本数据;然后提出一种新的邻域均匀抽样Bootstrap方法,对不同水泥掺入比的水泥土UCS值在不同龄期下的均值进行估计;再通过回归分析,得到各单一水泥掺入比下水泥土无侧限抗压强度的双曲线函数型演化方程;最后在回归分析获得演化方程参数a、b与水泥掺入比的经验公式的基础上,建立了综合水泥掺入比的水泥土UCS演化方程。研究结果表明,当龄期在0~90 d、水泥掺入比在10%~25%范围内,黏性土水泥土UCS演化方程中参数a、b的建议取值范围为:a=3.0~9.0,b=0.2~0.4,且它们在水泥掺入比较大时取较小值,反之取较大值。

基于Bootstrap方法和灰色关联分析法的企业原材料订购方案与运输策略

基于企业生产经营的现实情况,文章使用Bootstrap及灰色关联分析等方法对企业过去的原材料订购情况、供应商供应情况和转运商运输情况的相关数据进行了处理,并对供应商的供货特征和转运商的运输损耗特征进行了量化分析。其中,建立并应用了一种评价供应商重要性的评估体系,在不同条件下给出了企业最优订购方案和运输方案,分析了企业如何通过技术改造来提高产能的潜力。

食品抽样检验方法优化与应用研究

食品抽样检验方法的优化与应用研究在保障食品安全和质量、促进食品产业发展方面具有重要的意义。本文分别从技术改进和创新、抽样计划优化以及数据处理和分析的改进等方面探讨了食品抽样检验方法的优化,在此基础上,进一步论述了食品抽样检验方法的具体应用,主要包括食品安全监管、食品质量控制以及食品科研与创新等方面的应用,进而为食品抽样检验水平的不断提高提供一定的参考。

食品质量检测检验抽样过程中现场的控制原则和方法探讨

食品质量检测检验抽样是确保食品安全的关键环节,通过实施严格的现场控制对于保障消费者权利和公共健康至关重要。基于此,本文深入研究了食品质量检测检验抽样过程中现场的控制原则和方法,旨在提高食品安全监管水平,保障人民群众的身体健康。

林业调查设计中的样地布置与抽样方法研究

林业资源管理和生态系统监测对于可持续林业管理和生态保护至关重要。基于此,文章将讨论林业调查设计中的样地布置方法,包括随机抽样、系统抽样和分层抽样,以及样地布置分类,总结在不同生境和目标下抽样方法的选择要点,并通过具体案例探讨样地布置与抽样方法在林业调查设计中的应用,以期强调样地布置和抽样方法在林业领域的关键作用。