基于Bootstrap的反舰导弹靶场试验小样本数据分析方法研究

摘要：

自助法(Bootstrap)和随机加权法(Bayes Bootstrap)都能较好地处理小样本数据,其无先验性,以及计算过程中只需要实际观测数据的优越性,使其广泛地应用于实际数据处理之中,后者的估计精度要更好些.但对连续情况而言,自助法的计算特性使得重抽样本局限在原始样本范围内,无法渐进于真实情况.文章基于自助法研究了用改进的样本经验分布函数来解决这个问题,并通过仿真算例说明方法的有效性.

关键词：靶场试验、小样本、参数估计、自助法、随机加权法

所属期刊栏目：42

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家部委重点资助项目2010214019

在线出版日期：2014-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：48-51