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Bootstrap再抽样方法的SAS程序设计 被引量:1
1
作者 闫宇翔 王洪源 孙尚拱 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2003年第5期320-320,共1页
关键词 bootstrap抽样方法 SAS程序 设计 医学统计
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面向网络入侵检测的FHNN重抽样方法 被引量:1
2
作者 赵月爱 陈俊杰 吕伟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第8期135-136,139,共3页
为提高网络入侵检测系统的检测效率、降低数据的不平衡程度,在分析现有重抽样方法的基础上,根据网络入侵检测数据集的特点,提出快速分层最近邻(FHNN)重抽样方法,并在KDD’99数据集上进行实验验证。结果显示,该方法可以较好地删除噪声数... 为提高网络入侵检测系统的检测效率、降低数据的不平衡程度,在分析现有重抽样方法的基础上,根据网络入侵检测数据集的特点,提出快速分层最近邻(FHNN)重抽样方法,并在KDD’99数据集上进行实验验证。结果显示,该方法可以较好地删除噪声数据和冗余信息,减小数据的不平衡度和样本总量,而且运行速度快,适用于海量数据中的各类攻击检测。 展开更多
关键词 抽样方法 非平衡数据 网络入侵检测 NCL算法 ADABOOST算法
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Bootstrap方法在复杂抽样中的应用 被引量:4
3
作者 郑京平 《统计研究》 1987年第1期55-60,共6页
一、Bootstrap方法简介Bootstrap方法是美国统计学家Bradley·Efron在1979年提出的一种处理非参数统计推断问题的方法。它的一般提法是:已知来自总体(Y,(?),F)的简单随机样本Y<sub>n</sub>=(y<sub>1</sub... 一、Bootstrap方法简介Bootstrap方法是美国统计学家Bradley·Efron在1979年提出的一种处理非参数统计推断问题的方法。它的一般提法是:已知来自总体(Y,(?),F)的简单随机样本Y<sub>n</sub>=(y<sub>1</sub>,y<sub>2</sub>,…,Y<sub>n</sub>),其中F是一未知的分布函数。设R(Y<sub>n</sub>,F)是我们感兴趣的样本函数,我们欲得到R(Y<sub>n</sub>,f)的某些信息,如:R(Y<sub>n</sub>,F)的分布函数、E<sub>F</sub>R、Var<sub>F</sub>R或P<sub>F</sub>(R【2)等等;下标F表示在分布函数F下求期望、方差或概率。所谓Bootstrap方法,就是用样本Y<sub>n</sub>构造出F的极大似然估计(?)<sub>n</sub>(一般就用样本Y<sub>n</sub>的经验分布函数F<sub>n</sub>来近似);然后,从F<sub>n</sub>中抽出大小为n的简单随机样本Y<sub>n</sub><sup>*</sup>=(Y<sub>1</sub><sup>*</sup>,Y<sub>2</sub><sup>*</sup>, 展开更多
关键词 bootstrap方法 复杂抽样 估计量 bootstrap估计 简单随机样本 方差估计 经验分布函数 概率抽样 蒙特卡洛 总体均值
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经验似然重抽样下回归模型的Bootstrap逼近(英文) 被引量:1
4
作者 石坚 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 1997年第1期37-44,共8页
本文提出用经验似然重抽样来bootstrap逼近线性回归模型中的学生化最小二乘估计.我们证明了该方法具有一般s-2项Edgeworth展开,它是二阶相合的而且比经典的方法损失更小.
关键词 经验似然抽样 回归模型 bootstrap逼近
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重抽样方法FHNN及其在入侵检测中的应用
5
作者 赵月爱 陈俊杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第22期86-88,109,共4页
重抽样方法是常用的解决数据非平衡问题的一种有效手段,为提高入侵检测系统的检测效率,降低数据的不平衡程度,提出了快速分层最近邻FHNN重抽样方法,采用两阶段的基于负载均衡策略的高速网络入侵检测模型,按协议类型把KDD’99的训练数据... 重抽样方法是常用的解决数据非平衡问题的一种有效手段,为提高入侵检测系统的检测效率,降低数据的不平衡程度,提出了快速分层最近邻FHNN重抽样方法,采用两阶段的基于负载均衡策略的高速网络入侵检测模型,按协议类型把KDD’99的训练数据集划分并在每类子集上进行了各种实验。实验结果表明该方法不仅可以很好地删除噪声数据和冗余信息,尤其是类区域内样本,减小数据的不平衡度和样本总量,而且由于算法时间复杂度是线性阶的,在样本数量很大的情况下,运行速度非常快,适合从海量的数据中快速而有效地检测各类攻击。 展开更多
关键词 非均衡数据 抽样方法 网络入侵检测系统 NCL算法 ADABOOST算法
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含有敏感因素二重抽样调查方法的改进 被引量:3
6
作者 何华芹 刘建平 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2004年第8期126-127,共2页
关键词 抽样调查方法 市场调查 经济数学方法 数学模型
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特小子样试验下导弹精度评定的Bootstrap方法 被引量:34
7
作者 胡正东 曹渊 +1 位作者 张士峰 蔡洪 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第8期1493-1497,共5页
针对特小子样下导弹精度评定的需求,提出了利用验前信息来弥补现场试验信息不足的改进Boot-strap统计方法。首先介绍了Bootstrap方法的基本概念;其次分析和比较了特小子样下验前信息与现场试验信息的若干种相容性检验方法的性能,并根据... 针对特小子样下导弹精度评定的需求,提出了利用验前信息来弥补现场试验信息不足的改进Boot-strap统计方法。首先介绍了Bootstrap方法的基本概念;其次分析和比较了特小子样下验前信息与现场试验信息的若干种相容性检验方法的性能,并根据相容性检验水平确定了各类信息源的权重。然后,基于重要度抽样的思想,分别针对非参数Bootstrap方法和参数Bootstrap方法讨论了验前信息在导弹精度评定中的运用。最后,根据工程经验提出了一种改进的权重分配方案。仿真结果表明,KS相容性检验方法在特小子样下更为适用,考虑相似验前信息的Bootstrap精度评定结果更为合理。 展开更多
关键词 导弹精度评定 bootstrap方法 验前信息 相容性检验 要度抽样
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Bootstrap方法的历史发展和前沿研究 被引量:77
8
作者 谢益辉 朱钰 《统计与信息论坛》 CSSCI 2008年第2期90-96,共7页
从1979年Efron提出Bootstrap方法至今,该方法在近30年间已经得到了极大的发展和扩充,并被广泛地应用于统计学的各个领域。Bootstrap理论的基本思想、历史发展及其若干比较前沿的研究方向包括:独立同分布数据、基于模型、带有块结构、Si... 从1979年Efron提出Bootstrap方法至今,该方法在近30年间已经得到了极大的发展和扩充,并被广泛地应用于统计学的各个领域。Bootstrap理论的基本思想、历史发展及其若干比较前沿的研究方向包括:独立同分布数据、基于模型、带有块结构、Sieve、基于变换、Markov过程、长期相依和空间数据的Bootstrap理论,其中对独立同分布数据的Bootstrap应用最为基础,其余七种方向都可以视为附加了各种特殊条件的Bootstrap应用。由于Bootstrap的应用通常需要一定的统计程序编写,在介绍各种研究方向的同时,也相应简要介绍一些算法实现,其软件工具采用当今国际统计研究的主流语言——R语言。 展开更多
关键词 bootstrap 抽样 统计前沿 R语言
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一种鲁棒性的射影重建方法——加权迭代法 被引量:3
9
作者 刘侍刚 吴成柯 +1 位作者 唐丽 贾静 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第10期187-189,共3页
本文提出了一种利用加权迭代来剔除出格数据并实现射影重建的方法,该方法首先利用加权来进行射影重建,再利用重投影误差的倒数作为下一次迭代的权值,如此循环,就可以使出格数据的权值接近于0,最后完成射影重建。本方法可以克服最小二乘... 本文提出了一种利用加权迭代来剔除出格数据并实现射影重建的方法,该方法首先利用加权来进行射影重建,再利用重投影误差的倒数作为下一次迭代的权值,如此循环,就可以使出格数据的权值接近于0,最后完成射影重建。本方法可以克服最小二乘法鲁棒性差及随机抽样算法计算量大的缺点,模拟实验和真实实验数据结果表明,该重建方法具有运算量小、鲁棒性好等优点。 展开更多
关键词 射影 投影误差 加权迭代 射影 加权迭代 方法 鲁棒性 迭代法 最小二乘法 投影误差 随机抽样 实验数据
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重尾扰动下近非平稳自回归模型的Bootstrap推断 被引量:1
10
作者 傅可昂 李杰 黄炜 《高校应用数学学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2012年第3期274-282,共9页
考虑近非平稳一阶自回归模型,X_t=θ_nX_t-1+υ_t,其中θ_n=1-γ/n,γ为一固定常数,{υ_t}为一重尾随机扰动项,对θ_n及其最小二乘估计θ_n,采用bootstrap再抽样方法逼近θ_n-θ_n的分布,并证明了该再抽样方法的渐近有效性。
关键词 近非平稳 自回归 bootstrap抽样
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居民出行调查二重分层抽样模型 被引量:1
11
作者 杨军 刘小明 +1 位作者 张德欣 陈金川 《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第8期828-833,852,共7页
针对大城市居民出行调查抽样问题,运用数理统计学原理分析了分层抽样的特点,基于二重抽样理论,建立了改进后的分层抽样模型,推导了基于最优分配的二重分层抽样率公式,并使用实际调查数据对分层方法进行了讨论,结论表明,该模型既保持了... 针对大城市居民出行调查抽样问题,运用数理统计学原理分析了分层抽样的特点,基于二重抽样理论,建立了改进后的分层抽样模型,推导了基于最优分配的二重分层抽样率公式,并使用实际调查数据对分层方法进行了讨论,结论表明,该模型既保持了分层抽样数据精度较高的特点,又节约了大量人力物力,建议在特大城市开展居民出行调查时采用这种方法. 展开更多
关键词 居民出行调查 抽样 分层抽样 抽样方法
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Bootstrap方法在平均数假设测验中的应用 被引量:11
12
作者 敖雁 王学枫 +2 位作者 汤在祥 伏广成 徐辰武 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2006年第6期542-544,共3页
关键词 bootstrap 平均数 测验 统计方法 计算机 统计学 抽样 样本
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抽样调查中无回答的影响及处理方法——兼对《调查技能教程》中无回答调整的方法与应用条件的扩展 被引量:11
13
作者 鲁志贤 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2002年第12期43-47,共5页
The paper analyses the influence of non responding of sample survey,introduces to the relevant dealing method and extends the adjusting method and applying condition introduced in the “Course of Survey Technique”.
关键词 抽样调查 《调查技能教程》 应用条件 单元无回答 推理插补 均值插补 调整方法 定义 种类 抽样 有效样本
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异方差下多个正态总体共同均值的参数bootstrap推断 被引量:1
14
作者 徐礼文 王登魁 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2016年第16期4-8,共5页
文章使用参数bootstrap(PB)方法考虑了当方差未知且可以不相等时多个正态总体共同均值的假设检验和置信区间构造问题。基于共同均值一个著名估计,提出了一种参数bootstrap统计推断方法,并借助Mon-te Carlo方法与经典的近似解法和广义推... 文章使用参数bootstrap(PB)方法考虑了当方差未知且可以不相等时多个正态总体共同均值的假设检验和置信区间构造问题。基于共同均值一个著名估计,提出了一种参数bootstrap统计推断方法,并借助Mon-te Carlo方法与经典的近似解法和广义推断方法进行了比较。随机模拟结果表明,就第一类错误概率和覆盖率而言,参数bootstrap推断方法表现更好。参数bootstrap方法不仅具有满意的第一类错误概率和覆盖率,而且具有良好的检验功效和置信区间平均长度表现。 展开更多
关键词 bootstrap抽样 异方差性 广义推断 参数bootstrap枢轴量
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Behrens-Fisher问题的参数Bootstrap检验 被引量:1
15
作者 徐礼文 梅波 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2015年第10期23-27,共5页
文章使用参数bootstrap方法研究了Behrens-Fisher问题。提出了新的参数bootstrap方法,并与三种常用的方法—Welch近似t检验、Score检验和广义p值检验进行了比较。借助Monte Carlo方法研究了这些检验的第一类错误概率和势。研究表明,根... 文章使用参数bootstrap方法研究了Behrens-Fisher问题。提出了新的参数bootstrap方法,并与三种常用的方法—Welch近似t检验、Score检验和广义p值检验进行了比较。借助Monte Carlo方法研究了这些检验的第一类错误概率和势。研究表明,根据模拟的第一类错误概率和势的整体表现,参数bootstrap检验是最好的。参数bootstrap检验即使在小样本情形下表现也非常满意,而Welch近似t检验第一类错误概率受样本量和总体方差影响明显,Score检验和广义p值检验表现相对保守。 展开更多
关键词 异方差性 Welch近似t检验 SCORE检验 bootstrap抽样 广义P值
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Behrens-Fisher问题的参数bootstrap区间估计 被引量:1
16
作者 徐礼文 瞿开毅 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2015年第24期8-11,共4页
文章使用参数bootstrap方法考虑了Behrens-Fisher问题中关于两个正态总体均值差的置信区间构造问题。文献中常用的区间估计方法均不能在各种样本容量和参数设置下都保证置信区间的覆盖率和估计精度。文章提出了一种参数bootstrap区间估... 文章使用参数bootstrap方法考虑了Behrens-Fisher问题中关于两个正态总体均值差的置信区间构造问题。文献中常用的区间估计方法均不能在各种样本容量和参数设置下都保证置信区间的覆盖率和估计精度。文章提出了一种参数bootstrap区间估计方法,并与流行的Welch近似解法和广义置信区间进行了比较。借助Monte Carlo方法研究了这三种方法的覆盖率和区间平均长度。模拟结果表明,在一般样本量下,参数boot-strap区间估计表现最好,且在极小样本、异方差程度严重的情况下,参数bootstrap方法仍然优于Welch近似解法和广义枢轴量法,广义置信区间估计则非常保守,精度很低。 展开更多
关键词 bootstrap抽样 异方差性 Welch近似解 广义枢轴量 参数bootstrap
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带有等相关误差结构生长曲线模型的参数bootstrap检验 被引量:1
17
作者 徐礼文 瞿开毅 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2016年第19期27-31,共5页
文章研究了具有等相关误差结构的生长曲线模型回归系数的检验问题,构造了参数bootstrap(PB)检验统计量和相应的PB检验,并与已有的广义p值(GP)检验进行了比较。模拟研究表明,PB方法和GP方法在单处理组情形下的表现趋于一致,均能很好的控... 文章研究了具有等相关误差结构的生长曲线模型回归系数的检验问题,构造了参数bootstrap(PB)检验统计量和相应的PB检验,并与已有的广义p值(GP)检验进行了比较。模拟研究表明,PB方法和GP方法在单处理组情形下的表现趋于一致,均能很好的控制第一类错误率;在多处理组情形下,GP方法在一些情形下不能很好地控制犯第一类错误的概率,而PB方法则在很好地保证检验名义水平的前提下,同时也具有良好的势表现。 展开更多
关键词 生长曲线模型 复观测 bootstrap抽样 广义P值
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逆抽样条件下含结构零的2×2列联表中风险差的置信区间估计
18
作者 江绍萍 段桂花 李慧敏 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2015年第22期8-11,共4页
逆抽样条件下含结构零2′2列联表的统计推断是当今社会的一个热点问题。文章采用Fisher信息阵以求解感兴趣参数的方差,并建立风险差的六种置信区间。通过各种置信区间的经验覆盖概率、经验区间宽度和mesial非覆盖概率与非覆盖概率之比(R... 逆抽样条件下含结构零2′2列联表的统计推断是当今社会的一个热点问题。文章采用Fisher信息阵以求解感兴趣参数的方差,并建立风险差的六种置信区间。通过各种置信区间的经验覆盖概率、经验区间宽度和mesial非覆盖概率与非覆盖概率之比(RNCP)的模拟研究比较了这些置信区间的统计性能。通过模拟发现在相同参数取值下,随着样本量的增加期望覆盖概率越接近置信水平0.95,同时置信区间宽度以及RNCP将会减小。 展开更多
关键词 抽样 风险差 置信区间 bootstrap方法
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改进的PWM方法及在材料抗压强度区间估计中的应用
19
作者 相荣霞 袁永生 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 2012年第9期56-60,共5页
材料抗压强度的试验数据往往是小样本数据,样本均值易受异常点的影响,导致采用经典方法得到的置信区间不具有稳健性。针对这一问题,改进了深度加权平均方法,结合不同材料抗压强度的数据进行研究,并比较了一般及加权处理的Bootstrap方法... 材料抗压强度的试验数据往往是小样本数据,样本均值易受异常点的影响,导致采用经典方法得到的置信区间不具有稳健性。针对这一问题,改进了深度加权平均方法,结合不同材料抗压强度的数据进行研究,并比较了一般及加权处理的Bootstrap方法的区间估计数据。结果表明,采用改进后的深度加权平均方法得到的置信区间较短,并且具有更好的稳健性。 展开更多
关键词 抗压强度 区间估计 bootstrap抽样 深度加权平均方法
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二重AR(1)模型的参数估计
20
作者 熊炳忠 李卫国 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2007年第18期30-33,共4页
二重AR(1)模型是普通AR(1)模型的非线性化,也可看作是RCAR(1)模型的进一步推广。由于二重AR(1)模型比较复杂,传统参数估计方法难以估计其参数,本文提出采用MCMC方法来估计其参数。
关键词 AR(1)模型 马尔科夫链蒙特卡罗方法 贝叶斯估计 GIBBS抽样 Metropolis—Hasting算法
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