文献类型：期刊文章

作　　者：孙锦[1] 李国林[2] 许诚[3] 谢朝晖[4]

机构地区：[1]海军航空工程学院研究生管理大队 [2]海军航空工程学院战略导弹工程系 [3]海军航空工程学院飞行器工程系 [4]75752部队

出　　处：《计算机与数字工程》

基　　金：国家部委重点资助项目(编号:2010214019)资助

年　　份：2014

卷　　号：42

期　　号：1

起止页码：48-51

语　　种：中文

收录情况：ZGKJHX、普通刊

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

分 类 号：TP311]