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《第五届全国青年计算物理学术交流会论文摘要》2008年
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不完全先验信息转化为贝塔分布的数值模拟

邱有恒  马智博  
【摘要】:经典的样本理论利用大量的样本信息来推测总体信息。但是对于某些特殊行业不可能进行大量重复的实验,此时贝叶斯理论就显得很重要。贝叶斯理论可以充分利用历史经验,专家判断等先验信息。如果先验信息不够完善,需要按照一定的规则转换为可用的先验分布密度。目前较常用的是以最大信息熵准则进行转换。成败型产品的可靠度的概率分布通常用贝塔分布来描述。成败型产品可靠度的先验信息通常有两种形式:一是可靠度的均值,二是可靠度的置信区间。本文的目的是探讨如何利用数值模拟试验将此不完善先验信息转化为贝塔分布。其中熵函数与限制条件都不是解析函数,只有数值解。本文利用数值方法求出了有限制条件下熵函数的极值。并对转换过程中的贝塔分布特点进行了较详细的分析,得出结果对相关工作有一定的参考价值。
【作者单位】:北京应用物理与计算数学研究所
【分类号】:O212.8

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