一类Bayes公式的推导及在小子样评估中的应用

作     者：段晓君 杜小勇 Duan Xiaojun;Du Xiaoyong

作者机构：国防科学技术大学理学院湖南长沙410073 国防科学技术大学电子科学与工程学院湖南长沙410073 

基　　金：航天支撑技术基金资助项目(2009-HT-GFKD) 国防科学技术大学研究生重点建设课程资助项目(1151B007) 

出 版 物：《湖南工业大学学报》 (Journal of Hunan University of Technology)

年 卷 期：2010年第24卷第1期

页      码：43-46页

摘      要：工程中昂贵复杂系统的整机试验通常是小子样的,因此需要结合大量的先验信息进行系统评估,但这可能造成小子样的整机试验数据的信息被淹没。与通常考虑加权的融合方法不同,基于精度评估的正态逆伽玛分布推导了一类Bayes公式,将所有先验信息等价为单个整机试验数据,设计了相应的分布参数,结合等价先验样本量得到推导的后验结果,并给出案例分析了这类Bayes公式的应用范围和合理性。

主 题 词：Bayes公式 小子样评估 先验信息 数据融合 

学科分类：02[经济学] 0202[经济学-财政学类] 020208[020208] 07[理学] 0714[0714] 070103[070103] 0701[理学-数学类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1673-9833.2010.01.012

馆 藏 号：203672091...