贝叶斯抽样方法是一种基于贝叶斯定理的统计抽样技术，它结合了先验知识与样本数据来估计总体参数。该方法的核心在于通过先验分布（基于历史经验或专家知识的参数初始估计）和似然函数（描述样本数据在给定参数下的概率）来计算后验分布，即更新后的参数估计。在贝叶斯抽样中，随着样本数据的收集，后验分布会不断...
逻辑抽样因舍 弃样本而造成浪费. 在抽样过程中, 它按拓扑序对每个变量进 X i 行抽样: 当 X i 不是证据变量时, 抽样 方法与逻辑方法一致; 而当是 X i 证据变量时, 则以的 X i 观测值作为抽样结果. 这样保证 了每一个样本都与证据 E e 一致, 从而可以利用, 不必舍弃. 对图 1 所示的贝叶斯...
收抽样试验优化设计方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于贝叶斯理论 的定时截尾加速验收抽样试验优化设计方 法,包括以下几个步骤:步骤一、确定产 品的寿命分布和验证指标参数,然后建立 统计假设;步骤二、对选定的产品设计试 验决策法则,确定其试验和接收流程;步 骤三、基于验后风险准则推导满足双方风 险关于验证指标...
数理统计中国人民大学统计学院第四章统计决策与贝叶斯方法4.1 统计决策的基本概念4.2 贝叶斯点估计4.3 贝叶斯区间估计4.4 贝叶斯假设检验4.5 MCMC算法4.6 与本章相关的R语言操作统计决策的基本概念PART 4.14.1 统计
1)抽样方式一:解析求解的表达式,然后依据密度表达式抽取。 在本例中,随机变量即a的条件分布密度: 则参数的后验分布可由贝叶斯公式求解如下: 其中φ(.)为标准正态分布密度函;φ(.)为标准正态累积分布函数;由此可以看出,参数的后验分布是一截断的正态分布形式。按照该后验分布结合变量的失效样本{a(j):j=1,....
1. 一种求解结构失效概率函数的贝叶斯再抽样方法,其特征在于包括以下步骤: 1) 假定设计参数先验分布; 2) 预抽样失效样本; 3) 贝叶斯再抽样; 4) 拟合参数条件分布; 5) 计算失效概率函数估计。 2. 如权利要求1所述一种求解结构失效概率函数的贝叶斯再抽样方法,其特征在于在 步骤1)中,所述假定设计参数先验分布...
为避免陷入低概率区抽样并提高抽样效率,改进了群体蒙特卡洛(PMC)抽样算法,再结合近似贝叶斯计算(ABC)和随机响应面(SRS)提出一种概率损伤识别方法.首先将ABC和改进PMC... 方圣恩,陈杉 - 《振动与冲击》 被引量: 0发表: 2020年 基于贝叶斯网络的杆系结构损伤识别模型与方法 本发明提出一种基于贝叶斯网络的杆系结构...
贝叶斯变量多收敛慢是无解的…小幅提速的话，要么改先验分布降低离散程度，要么改模型减少变量数量或者...
本发明公开了一种基于不对称信息的贝叶斯加速验收抽样方案的设计方法,包括如下步骤:确定博弈参与人为生产方和使用方;在博弈框架下,构建双方博弈收益函数;基于贝叶斯后验风险制定的加速验收抽样方案来构建博弈矩阵,最终求解纳什均衡解。本发明在贝叶斯AASP设计过程中引入博弈论,解决在双方信息不对称的情况下,双方实际承担的...
用基于Gibbs抽样的贝叶斯方法估计大白猪遗传评估中主选性状的遗传参数