多种Bootstrap置信限的模拟比较

多种Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ置信限的模拟比较范大茵（浙江大学应用数学系）１．问题的提出Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ方法是现今统计计算中常用的方法，例如在可靠性计算中常有参数的Ｂｏｏｔ－ｓｔｒａｐ点估计以及Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ置信限．根据文献介绍对于求未知参数的Ｂｏｏｔ...

贮备系统可靠性的Bootstrap置信限

本文研究了贮备系统可靠性的Bootstrap置信限,进行了模拟计算,结果表明贮备系统的可靠性的Bootstrap近似置信下限在实际中是可用的。

三参数威布尔分布的参数估计及置信限计算方法

针对三参数威布尔分布参数估计及置信限计算精度较低问题,提出了相关-回归法的参数估计及置信限计算方法。所提方法充分利用了相关系数法(简称“傅氏法”)对三参数威布尔分布参数估计的便捷性,以及非线性回归法的优良估计效果,将傅氏法和非线性回归法二者优势相结合。为验证其有效性,将相关-回归法应用于某合金强度值数据三参数威布尔分布的参数估计及置信限计算,并将不同样本量情况下的计算结果与傅氏法、极大似然估计与经验公式相结合的方法(简称“MMPDS法”)进行比较。结果表明,相关-回归法具有较高的参数估计和置信限计算精度,当样本量小于100时优势更为显著,能够准确计算威布尔分布的参数及置信限。

广义Pareto分布参数的Bootstrap置信区间及应用

针对广义Pareto分布应用于超阈值数据拟合时尾部数据较少的情况,将参数的极大似然估计与Bootstrap方法相结合,给出参数的Bootstrap置信区间。Bootstrap置信区间计算方法既可以通过重复抽样充分利用样本信息,又可以避免样本较少时估计量方差偏大的情况。理论证明参数的Bootstrap置信区间是渐近有效的。数值模拟结果表明在一定的置信度下,置信区间的区间长度和覆盖率比较合理。应用建立的Pareto模型对巴颜喀拉地震带震级数据进行分析,结果表明在相同的置信度下,采用Bootstrap方法计算的置信区间比由近似协方差矩阵计算的区间长度更短,这为广义Pareto模型描述地震震级分布的适用性提供了支撑。

贮备系统可靠性的 bootstrap 置信限

本文研究了贮备系统可靠性的ｂｏｏｔｓｔｒａｐ置信限，进行了模拟计算，结果表明贮备系统的可靠性的ｂｏｏｔｓｔｒａｐ近似置信下限在实际中是可用的．

基于灰色预测理论和最优置信限法的核主泵机械密封可靠性分析

为了解决无失效数据情形下核主泵机械密封的可靠度评估问题,分析了大亚湾核主泵机械密封的运行数据,确定了其可靠度分布;利用MATLAB求取了定时截尾时间,建立了结合灰色预测理论和最优置信限法的可靠度分析模型;预测了无失效数据下核主泵机械密封的可靠度。研究表明:所建模型可以有效评估核主泵机械密封的可靠度,且在同等的置信水平下,形状参数范围已知时计算出的可靠度与真实值之间的相对误差较形状参数未知时降低10%。研究成果对无失效数据下核主泵机械密封的可靠性分析具有指导意义。

基于Bootstrap-C_(pu)的机床进给机构装配过程能力评估方法

机床进给机构装配过程是其装配质量形成的过程,由于受5M1E因素影响,进给机构装配过程能力可能不足,会导致进给机构装配质量出现较大波动,甚至出现不合格产品。为此,基于C_(pu)和Bootstrap理论,构建了基于Bootstrap-C_(pu)的进给机构装配过程能力评估方法,并进行了实际应用。结果表明:在95%置信度条件下,该批机床进给机构装配过程能力是足够的,其装配质量波动较小。

基于最大信息熵的长寿命产品可靠度置信区间Bootstrap估计方法

针对当前无失效数据可靠性评估方法估计精度低,难以同时得到参数的点估计和置信区间估计且难以避免结果不一致的问题,考虑无失效数据的情况,提出了一种基于最大信息熵和模拟退火算法并结合参数Bootstrap法的可靠度点估计和置信区间估计方法。首先考虑威布尔分布的失效概率次序特性,在Bayes理论下通过失效概率的取值范围和最大化先验分布的信息熵构建超参数优化模型;然后,采用模拟退火算法求解优化模型避免陷入局部最优解;再利用加权最小二乘法得到可靠度的点估计;最后,以参数Bootstrap法实现新样本的重新抽取,进而得到可靠度的置信区间估计。通过仿真算例与谐波减速器无失效数据实际算例,验证了所提方法不仅能够提高可靠度点估计和区间估计的精度,还能够提高评估结果的可信度。

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。

基于Bootstrap框架的响应式网页设计与实现

目的:研究基于Bootstrap框架的响应式网页设计及实现方式,使网页能够适应不同尺寸、型号、品牌的终端,并表现出良好的呈现效果,以期能促进网页设计的发展。方法:深入了解Bootstrap框架的相关内容,并明确响应式网页设计的技术要求,为后续实现方式提供具体的依据,在此基础上探讨基于Bootstrap框架响应式网页的具体设计与实现。结果:结合具体案例对基于Bootstrap框架响应式网页设计与实现进行了详细阐述,明确了响应式网页设计时需要达成的内容及一般方法。结论:Bootstrap框架能够为响应式网页设计及实现提供完备且强大的功能支持,为响应式网页设计及技术应用与实现创造了更多的可行性及拓展性,使网页能够在不同终端上均呈现出理想表达效果。

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.

广西紧密型县域医共体试点地区乡镇卫生院运行效率研究——基于Bootstrap-DEA和Tobit模型

目的:分析近年来广西紧密型县域医共体试点地区乡镇卫生院的运行效率及其影响因素,提出对策建议。方法:运用Bootstrap-DEA模型测算2015—2020年试点地区乡镇卫生院静态、动态运行效率,借助Tobit模型检验各因素对效率的影响。结果:2015—2020年试点地区乡镇卫生院综合效率、纯技术效率、规模效率均小于0.9,未达到有效状态;6年间全要素生产率小于1,处于退步状态;医护比、全科医生数占比、医师日均担负诊疗人次、人均GDP、重点人群数量对综合效率有正向影响,出院者平均住院日、门急诊病人人均费用对综合效率有负向影响。结论:紧密型医共体试点地区乡镇卫生院运行效率退步,原因主要在于技术进步指数下降,建议完善乡镇卫生院管理制度,提升管理与医疗技术水平,强化医共体信息平台建设,提升乡镇卫生院运行效率。

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。

Bootstrap响应式设计在甜点网站中的应用研究

随着移动智能设备的广泛普及,各种屏幕尺寸的设备层出不穷,网页设计面临着适应不同分辨率设备要求的挑战。而响应式网站设计能够灵活适应不同终端的屏幕尺寸,展示出合理的页面布局,真正实现了“一次开发、多处适用”的目标。以“甜点网站”为例,从开发环境及相关技术、网站规划与设计、数据库设计、网站测试与发布几个方面进行阐述,并对响应式导航、Bootstrap栅格系统、轮播插件的使用等方面进行详细论述。采用Bootstrap框架、HTML5和PHP技术,实现了多终端屏幕适配的甜点网站,大大提升了用户体验,提高了网站的吸引力和竞争力。

基于“一带一路专题网”项目的Bootstrap课程重构与实施

文章以Bootstrap应用开发课程为例,设计“移动端一带一路专题网”为主体的课程项目,包括课程和案例整体介绍、学情分析、教学内容设计、教学方法及实施过程等环节。将该项目充分融入课程体系中,并按照企业实际工作流程设立任务目标,重新设计教学过程和方法。通过课程的学习,学生可以充分了解真实项目开发流程,并浸润式培养学生的家国情怀和精益求精、爱岗敬业的职业素养。

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。

基于Bootstrap-DEA模型的中国海洋经济效率空间演化及影响因素分析

本文基于2006-2020年沿海11个省区市的面板数据,借助Bootstrap-DEA综合模型测算我国海洋经济效率,采用标准差椭圆法和平均中心,定量刻画了其空间格局演化特征,分别考察了我国沿海省区市整体和三大海洋经济圈内部演化格局特征,使用Tobit模型探究海洋经济效率的影响因素。结果表明:(1)基于Bootstrap-DEA综合模型纠偏后的海洋经济效率较低,但准确性更高;此外,海洋经济效率具有明显的阶段性特征,总体上呈现先上升后下降的趋势。(2)从沿海11个省区市整体标准差椭圆分布情况和重心转移轨迹来看,2006-2010年呈现“东北-西南”空间格局,2010-2020年呈现“西南-东北”分布格局;观察期内三大海洋经济圈标准差椭圆走势和重心转移趋势分别为:北部海洋经济圈走势呈现“东北-西南”格局,东部海洋经济圈走势呈现“南-北”格局,南部海洋经济圈走势呈现“东北-西南-东北”格局。各省市的发展特点、政策格局、基础建设与演化格局息息相关。(3)对海洋经济效率的影响因素分析可得,陆域经济发展水平、海洋科研投入强度以及海洋环境规制强度对我国海洋经济效率产生显著的正向促进作用,与相关研究成果结论一致。

基于概率加权矩的三参数Weibull分布母体百分位值和可靠度置信限估计的新方法

利用概率加权矩对Weibull分布三个参数的无偏估计以及Bootstrap方法再抽样的统计特性,文章提出了一种三参数Weibull母体百分位值置信限和可靠度置信限估计的新方法,所提方法概念清晰且易于实现。大量的数字模拟表明:所提方法在计算精度和效率方面均优于已有的估计方法,实际应用算例也表明所提方法具有较高的工程实用性。

沉降计算经验系数的Bootstrap法置信区间估计

采用Bootstrap法推断小样本条件下的沉降计算经验系数概率特征及置信区间,以解决工程中沉降计算经验系数样本量很少,难以应用常规统计方法分析其概率分布的问题。直接对样本重抽样,根据Bootstrap样本逼近参数真实分布,并纠正Bootstrap仿真过程中出现的偏差,以获得参数的无偏置信区间。通过某客运专线路基工程实例分析,得出:采用Bootstrap法可较好地推断小样本条件下沉降计算经验系数未知参数的概率分布,获得参数的置信区间;当面荷载在40～240 kPa范围内取值时,红黏土地基的沉降计算经验系数均值随载荷的增大而减少,经验系数均值服从正态分布,置信度为95%的经验系数均值的置信区间按荷载范围依次为[0.637,0.884],[0.637,0.884]及[0.901,1.165]。