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基于Bootstrap-GA-ELM算法的清香型白酒发酵过程酒醅淀粉和水分含量区间预测模型 认领 引用
1
作者 张贵宇 向星睿 +3 位作者 张磊 王怡博 严俊 张云龙 《现代食品科技》 CAS 北大核心 2026年第3期211-222,共12页
针对清香型白酒发酵过程酒醅淀粉和水分含量信息难以获取的困境,且传统点预测模型仅提供单一预测值而难以量化结果的可靠度的问题,提出一种发酵过程酒醅淀粉和水分含量区间预测模型。首先,从黄水理化参数和酒醅温度等易测潜在解释变量中... 针对清香型白酒发酵过程酒醅淀粉和水分含量信息难以获取的困境,且传统点预测模型仅提供单一预测值而难以量化结果的可靠度的问题,提出一种发酵过程酒醅淀粉和水分含量区间预测模型。首先,从黄水理化参数和酒醅温度等易测潜在解释变量中,通过相关系数、最小角回归(LARS)综合分析确定酒醅淀粉和水分预测模型的输入参数。其次,通过遗传算法(GA)优化极限学习机(ELM)的隐层权值和阈值,建立精度较高的酒醅淀粉和水分点预测模型。最后,通过4种不同自助法(Bootstrap)对点预测结果、系统误差以及随机误差进行估计,以此构建不同置信度下的酒醅淀粉和水分含量预测区间。结果表明,在99%置信度下,基于Residual Bootstrap方法建立的区间预测模型效果最好,在酒醅淀粉和水分测试集上,点预测的判定系数(R2)和均方根误差(RMSE)分别为0.9989、0.1091,0.9203、0.8021,预测区间的区间覆盖率(PICP)和平均预测区间宽度(MPIW)分别为100%、0.7280%,100%、4.3399%。该研究可对清香型白酒发酵过程酒醅淀粉和水分含量进行可靠预测,为白酒生产指导和发酵过程透明化提供参考。 展开更多
关键词 酒醅 淀粉 水分 黄水 相关性 点预测 区间预测 Bootstrap方法
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基于Bootstrap-DEA模型的陕西省三级综合医院技术效率实证研究 认领 引用
2
作者 张洁铭 陈鹏岗 《中国卫生信息管理杂志》 2026年第1期168-176,共9页
目的在公立医院高质量发展的政策背景下,探究陕西省三级综合医院技术效率并分析其影响因素,为完善政策和保障医院高质量发展提供决策参考。方法选取陕西省48所综合三级医院作为研究对象,运用Max DEA软件中的Bootstrap模块测算纠偏前后... 目的在公立医院高质量发展的政策背景下,探究陕西省三级综合医院技术效率并分析其影响因素,为完善政策和保障医院高质量发展提供决策参考。方法选取陕西省48所综合三级医院作为研究对象,运用Max DEA软件中的Bootstrap模块测算纠偏前后医院的相对效率值,选取的投入指标包括职工总数和实际开放床位数,产出指标包括年诊疗人次数、年出院人次数和病床使用率。运用Tobit模型分析技术效率的影响因素,选取有关医院高质量发展的医院运行管理指标,包括医院类型、城市类型、资源配置、工作负荷和工作效率,对医院的技术效率影响因素进行回归分析。结果陕西省48所综合三级医院间职工数和床位数差异较大,采用Bootstrap纠偏后,所有三级医院的技术效率得分均降低,纠偏前得分(均值0.767)高于纠偏后得分(均值0.643)。公立医院的纠偏后技术效率得分(均值0.654)高于民营医院的得分(均值0.566),但差异无统计学意义(P=0.327);位于省会城市的医院纠偏后技术效率得分(均值0.615)低于非省会城市的得分(均值0.666),但差异无统计学意义(P=0.180)。Tobit模型分析显示,资源配置维度的在职职工数与医院技术效率得分呈负相关,工作负荷与工作效率维度的总诊疗人次数、病床使用率和医院技术效率得分呈正相关。结论陕西省综合三级医院运行效率尚未达到最优,建议三级医院加强精细化管理,着重提高三级公立医院的总诊疗人次、加强医院床位管理、培育优秀临床人才。 展开更多
关键词 Bootstrap-DEA模型 技术效率 陕西省 Tobit模型 医院管理 医院信息挖掘
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基于Flask与Bootstrap的办公椅舒适度主观评价预测平台构建 认领 引用
3
作者 李梓彤 于娜 《家具》 2026年第3期79-84,共6页
座椅的舒适性设计是实现高效、健康人机交互的核心要求之一。然而,传统评估方法主要依赖主观问卷,存在标准不一、效率低下、数据难以量化与复用等问题。为解决这些局限性,有必要构建基于Flask与Bootstrap的办公椅舒适度主观评价预测平台... 座椅的舒适性设计是实现高效、健康人机交互的核心要求之一。然而,传统评估方法主要依赖主观问卷,存在标准不一、效率低下、数据难以量化与复用等问题。为解决这些局限性,有必要构建基于Flask与Bootstrap的办公椅舒适度主观评价预测平台,实现舒适性的科学量化评估。采用3层架构设计:展示层基于Bootstrap框架实现跨设备兼容的交互界面,服务层通过Flask框架提供高效的预测服务,数据层利用MySQL数据库实现多源数据的统一管理。该系统支持点云特征自动提取、个性化舒适度预测及数据闭环迭代,形成了完整的数据驱动评估体系。以Humanscale Liberty工作椅为案例的验证结果表明,平台对办公和休息两种坐姿下的大部分主观感受指标预测准确,预测偏离度分析显示多数指标偏差控制在可接受范围内,证实了平台的有效性与实用性。研究不仅为办公椅舒适性评估提供了一种创新解决方案,实现了从传统经验判断向数据驱动决策的转变;而且为家具产业的智能化发展提供了技术支撑,对推动人机交互优化具有重要意义。 展开更多
关键词 Flask Bootstrap 舒适性 办公椅 主观评测
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考虑偏差修正的Bootstrap假设检验及大规模关键质量因子筛选研究 认领 引用
4
作者 刘丽君 欧阳林寒 +1 位作者 马义中 吴锋 《管理科学学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2026年第4期85-103,共19页
随着顾客需求的不断提高,产品已逐渐转为定制化、个性化生产模式,加之生产过程复杂化所导致的大规模因子,给现有的质量改进技术带来了巨大挑战.本文针对复杂化、定制化生产过程中因子数目大、样本量小的问题,提出了基于重抽样技术的关... 随着顾客需求的不断提高,产品已逐渐转为定制化、个性化生产模式,加之生产过程复杂化所导致的大规模因子,给现有的质量改进技术带来了巨大挑战.本文针对复杂化、定制化生产过程中因子数目大、样本量小的问题,提出了基于重抽样技术的关键因子筛选方法,为实现持续性质量改进奠定基础.首先,削弱了序贯分支因子筛选方法基于特定分布类型的模型假设,以适用小样本情形;其次,提出了不依赖于响应分布的序贯分支筛选步骤;然后,在利用自举法扩大样本量的基础上,提出了三种改进的学生t假设检验过程,用于每个分支过程中因子组效应的显著性检验;最后,通过蒙特卡洛仿真试验分别比较了所提的假设检验方法与经典的学生t检验的检验结果,并验证了所提方法在小样本、大规模关键因子筛选问题中的有效性及稳健性. 展开更多
关键词 小样本 大规模 因子筛选 序贯分支 自举法 假设检验
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品牌合规视角下电梯维保失信主体弹性信用评价研究——基于Bootstrap-AHP模型 认领 引用
5
作者 戴安飏 李祥刚 吴韬 《中国品牌与防伪》 2026年第14期193-196,共4页
电梯维保行业普遍存在恶意低价竞争、虚假维保等劣质失信服务乱象,扰乱特种设备服务市场公平秩序,挤压合规经营维保企业生存空间,不利于行业优质维保品牌培育,针对当前电梯维保信用评价体系中权重固定、难以适应区域差异化监管需求的问... 电梯维保行业普遍存在恶意低价竞争、虚假维保等劣质失信服务乱象,扰乱特种设备服务市场公平秩序,挤压合规经营维保企业生存空间,不利于行业优质维保品牌培育,针对当前电梯维保信用评价体系中权重固定、难以适应区域差异化监管需求的问题,本文提出一种基于置信区间的弹性权重评价模型。该模型通过Bootstrap重抽样融合AHP专家判断与历史客观数据,为各项评价指标构建包含权重基准值与置信区间的弹性权重体系,形成“基准值+弹性区间”的双层架构。应用时,可根据实际监管需求在置信区间内科学调整权重取值,在确保评价基准统一的前提下,实现精准化、差异化的信用监管。研究成果可为市场监管部门快速甄别维保失信劣质主体、扶持合规优质维保品牌提供量化工具,助力规范特种设备服务市场环境。 展开更多
关键词 品牌合规 维保失信治理 信用评价 弹性权重 Bootstrap重抽样 市场差异化监管
Bootstrap抽样下基于贝叶斯估计的地震人员死亡评估研究 认领 引用
6
作者 赵煜 魏毛毛 +2 位作者 孙艳萍 史一彤 陈文凯 《地震研究》 CSCD 北大核心 2025年第1期132-140,共9页
选取1950-2022年中国内地地区历史震例数据信息,以极震区烈度、发震时间及人口密度为主要影响因素,建立三级场景,运用Bootstrap抽样方法对各场景下的历史震例进行扩充,进而采用贝叶斯估计给出不同场景下地震人员死亡变化分布函数,再根... 选取1950-2022年中国内地地区历史震例数据信息,以极震区烈度、发震时间及人口密度为主要影响因素,建立三级场景,运用Bootstrap抽样方法对各场景下的历史震例进行扩充,进而采用贝叶斯估计给出不同场景下地震人员死亡变化分布函数,再根据实际情况对此分布函数进行截断分析,以明确地震人员死亡的不确定性变化范围及死亡率区间概率值,最后随机选取历史地震灾害事件验证模型精度。结果表明:①各场景的死亡率均值及95%死亡率区间基本符合在极震区烈度相等并且人口密度条件下夜间死亡率大于白天死亡率的规律;②模型估计死亡人数区间能够较好覆盖实际上报的死亡人数。 展开更多
关键词 地震 人员死亡 Bootstrap抽样 贝叶斯估计 死亡率
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基于Bootstrap方法对测风数据插补不确定性的分析研究 认领 引用 被引量：1
7
作者 刘松 李伟岩 《太阳能》 2025年第7期62-70,共9页
为了准确评估风电场场区的风能资源,必须对测风塔的测风数据进行缺测与不合理数据的插补延长。测量-关联-预测(MCP)插补方法是利用测风塔短期测风数据和长期参证数据对测风塔缺测与不合理数据进行插补延长,但由此会产生数据处理不确定性... 为了准确评估风电场场区的风能资源,必须对测风塔的测风数据进行缺测与不合理数据的插补延长。测量-关联-预测(MCP)插补方法是利用测风塔短期测风数据和长期参证数据对测风塔缺测与不合理数据进行插补延长,但由此会产生数据处理不确定性,会对后续风电场发电量计算的准确性产生影响,因此需对插补不确定性进行分析。收集了位于中国不同地区、不同地形的2座测风塔的原始测风数据,采用MCP插补方法中常用的线性最小二乘(LLS)法对测风数据进行了插补,基于Bootstrap方法对LLS法带来的测风数据插补不确定性进行了定量分析,并对不同测风时长给测风数据插补不确定性带来的影响进行了分析。研究结果表明:1)残差自助法可以有效估计LLS法插补参数的不确定性,且插补参数的不确定性随着测风时长的增加而不断降低。2)LLS法插补结果受测风时长的影响较大。随着测风时长增加,LLS法带来的测风数据插补不确定性逐渐降低。测风塔测风数据与参考数据之间的相关系数越高,LLS法带来的测风数据插补不确定性越低。3)LLS法插补参数的不确定性对总预测不确定性的贡献较小,导致大量风速实测值基本落在95%置信区间之外。因此,后续需要进一步分析风速测量不确定性及不同MCP插补方法对测风数据插补不确定性的影响。 展开更多
关键词 测风数据 风电场 测量-关联-预测插补方法 Bootstrap方法 线性最小二乘法 不确定性
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Interaction of dynamic magnetic island with bootstrap current in toroidal plasma 认领 引用
8
作者 Wenjin CHEN Min ZHANG Zhiwei MA 《Plasma Science and Technology》 SCIE EI CSCD 2025年第5期103-114,共12页
Interaction of dynamic magnetic island with bootstrap current in toroidal plasmas is investigated based on the first principles of kinetic simulation.The perturbed magnetic and electric fields associated with the dyna... Interaction of dynamic magnetic island with bootstrap current in toroidal plasmas is investigated based on the first principles of kinetic simulation.The perturbed magnetic and electric fields associated with the dynamic magnetic island are calculated from a three-dimensional toroidal MHD code(CLT),instead of artificial imposed magnetic island perturbation.Inside the static magnetic island,the bootstrap current decreases as expected with the effective collision frequency.The radial electric field Erassociated with dynamic island could cause the E×B drift,which can noticeably modify the bootstrap current distribution.If the bootstrap current turns on when the tearing mode saturates,the widths of magnetic islands ascend rapidly and saturate again for both static and dynamic cases.But the saturated island width of the dynamic case is smaller than that of the static case because the magnetic islands in the dynamic case rotate due to strong asymmetric distribution of the bootstrap current in the vicinity of the X-points. 展开更多
关键词 bootstrap current kinetic simulation magnetic island tokamak
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基于Bootstrap改进的机床主轴可靠性建模 认领 引用 被引量：3
9
作者 张孟 李传军 +3 位作者 苗百然 董颖怀 杨保鹏 李演刚 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2025年第9期3401-3410,共10页
随着数控机床主轴故障率的下降,针对正常工况的机床来说,想要获得大量的样本故障数据愈加困难,因此针对小样本数据的主轴平均故障间隔时间(MTBF)估计尤为关键。目前已有很多Bootstrap(自助法)的改进方法研究,但是多数抽样方式集中于数... 随着数控机床主轴故障率的下降,针对正常工况的机床来说,想要获得大量的样本故障数据愈加困难,因此针对小样本数据的主轴平均故障间隔时间(MTBF)估计尤为关键。目前已有很多Bootstrap(自助法)的改进方法研究,但是多数抽样方式集中于数据区间内,没有考虑向分组区间外扩充。文中采用改进Bootstrap法在三个方向上扩充原始样本,利用扩充后的样本来估计威布尔分布的尺度参数和形状参数,进而计算机床主轴的MTBF,将其值与改进前的自助法进行比较,改进后的方法既能提升数据扩容效率,又能提高MTBF估计精度,结合相关系数法不仅拓展了初值范围,而且简化了位移参数估计过程,因此建立三参数威布尔分布模型,得到更加精确的数控机床主轴可靠性参考指标,对工程实践有较高的参考价值。 展开更多
关键词 平均故障间隔时间 数控机床主轴 小样本 Bootstrap法 三参数威布尔
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Bootstrap法在车辆故障检测中的研究及应用 认领 引用 被引量：3
10
作者 孟庆华 周晓军 +1 位作者 庞茂 张金迎 《汽车工程》 北大核心 2005年第4期498-501,共4页
介绍Bootstrap方法的原理并将Bootstrap方法应用于检测车辆中存在的故障,通过计算不同故障下的车辆样本之间均匀KullbackLeible距离的均值以及在给定置信度下的置信区间等特征值来反映被测车辆的故障种类。给出一种新的随机数产生器用在... 介绍Bootstrap方法的原理并将Bootstrap方法应用于检测车辆中存在的故障,通过计算不同故障下的车辆样本之间均匀KullbackLeible距离的均值以及在给定置信度下的置信区间等特征值来反映被测车辆的故障种类。给出一种新的随机数产生器用在Bootstrap法重采样中产生新的随机序列。以车辆上的驱动桥为检测对象对该算法进行了验证,结果表明该算法能准确检测出驱动桥所存在的故障。 展开更多
关键词 Bootstrap Kullback-Leible距离 特征提取 故障检测 驱动桥 Bootstrap法 方法应用 车辆 Bootstrap方法 随机数产生器
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导弹精度评估的非参数Bootstrap方法 认领 引用 被引量：2
11
作者 胡正东 夏青 +1 位作者 张士峰 蔡洪 《飞行器测控学报》 2007年第5期73-77,共5页
基于目前导弹试验的实际状况，讨论了小子样情况下精度指标的置信区间估计的非参数Bootstrap方法。介绍了Bootstrap方法的基本概念，综合比较了非参数Bootstrap抽样和参数Bootstrap抽样的特点，对基于传统百分位法的改进区间估计方法进... 基于目前导弹试验的实际状况，讨论了小子样情况下精度指标的置信区间估计的非参数Bootstrap方法。介绍了Bootstrap方法的基本概念，综合比较了非参数Bootstrap抽样和参数Bootstrap抽样的特点，对基于传统百分位法的改进区间估计方法进行了简要说明，包括迭代Bootstrap方法、Bootstrap-t方法及纠偏百分位方法；最后，通过大量仿真计算初步分析了各种非参数Bootstrap区间估计方法的性能和适用范围，并给出了若干建议。 展开更多
关键词 小子样 置信区间估计 Bootstrap方法 非参数Bootstrap抽样 参数Bootstrap抽样
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非谐振子与双势阱中的混合非谐项的bootstrap分析 认领 引用
12
作者 段星星 张会鹏 樊炜 《江苏科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2025年第4期86-89,共4页
非谐振子和双势阱中来自于非简谐项的非谐效应一直是重要的数学物理问题,在弱非谐效应时可以用微扰来求解,在强非谐效应时只能用数值方法.最近在纯非谐项的研究中发现,其基态能隙中源于纯非谐项的部分由同一个公式来描述,且覆盖整个耦... 非谐振子和双势阱中来自于非简谐项的非谐效应一直是重要的数学物理问题,在弱非谐效应时可以用微扰来求解,在强非谐效应时只能用数值方法.最近在纯非谐项的研究中发现,其基态能隙中源于纯非谐项的部分由同一个公式来描述,且覆盖整个耦合参数区间,这暗示了两个模型中的非谐效应存在统一的描述,尽管基本物理过程完全不同.上述发现是针对的纯非谐项的情况,文中继续研究混合非谐项的情况,结果显示由混合非谐项产生的基态能隙仍然由相同的公式来描述,进一步确认了这种未知联系的存在性.文中使用了数值bootstrap方法来求解相应的模型,这是一种最近获得重大进展的非微扰方法,特别是在伊辛模型以及矩阵量子力学领域. 展开更多
关键词 瞬子 非谐振子 numerical bootstrap 半正定优化
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基于bootstrap方法的实验误差分析 认领 引用 被引量：2
13
作者 张潮 张雁华 《质量与认证》 2025年第2期110-112,共3页
在实验测量中,通过统计学bootstrap方法对直接观察量样本重复抽样,可估计间接观察量分布并计算其误差。随着样本数量的增加,bootstrap方法和误差传递理论分析结果均会出现随机误差显著减小的特征,当样本数量固定时,改变bootstrap重复抽... 在实验测量中,通过统计学bootstrap方法对直接观察量样本重复抽样,可估计间接观察量分布并计算其误差。随着样本数量的增加,bootstrap方法和误差传递理论分析结果均会出现随机误差显著减小的特征,当样本数量固定时,改变bootstrap重复抽样次数,间接观察量误差变化并不明显,即抽样次数存在饱和值。因此,适当选取样本数量和重复抽样次数,通过bootstrap方法可有效减小实验测量次数,达到节省实验时间、空间以及计算资源等目的。 展开更多
关键词 bootstrap方法 误差传递公式 随机误差
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基于加权bootstrap方法的交通流多变点实证分析 认领 引用
14
作者 李扬 吴密霞 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2025年第3期427-435,共9页
本文研究了具有多个均值变点的噪声序列的变点估计及序列各点均值的置信区间问题。考虑到动态规划(Dynamic Programming,DP)算法可实现最优样本分割的优点,本文结合加权bootstrap和DP算法,提出了一种新的变点估计方法以及序列中各点均... 本文研究了具有多个均值变点的噪声序列的变点估计及序列各点均值的置信区间问题。考虑到动态规划(Dynamic Programming,DP)算法可实现最优样本分割的优点,本文结合加权bootstrap和DP算法,提出了一种新的变点估计方法以及序列中各点均值的置信区间方法。并将该方法应用于深圳的实际交通流数据,探索工作日和休息日南北不同方向交通流数据的特点。 展开更多
关键词 多均值变点 动态规划算法 bootstrap 置信区间 交通流变点
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带趋势项序列的持久性变点的Sieve Bootstrap检验 认领 引用
15
作者 樊璐 赵文芝 王慧敏 《高师理科学刊》 2025年第3期18-23,共6页
用Sieve Bootstrap方法检验带趋势项序列的持久性变点从短记忆到长记忆的持久性变化.对序列进行去趋势变换,基于去趋势后的序列构造Ratio型检验统计量,通过重新采样残差构建SieveBootstrap统计量,证明Mallow测度下的一致性.通过模拟研... 用Sieve Bootstrap方法检验带趋势项序列的持久性变点从短记忆到长记忆的持久性变化.对序列进行去趋势变换,基于去趋势后的序列构造Ratio型检验统计量,通过重新采样残差构建SieveBootstrap统计量,证明Mallow测度下的一致性.通过模拟研究和实例分析验证了方法的有效性. 展开更多
关键词 序列 短记忆 长记忆 持久性变点 比率 Sieve Bootstrap检验
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基于Bootstrap框架的高校图书馆座位预约网页设计 认领 引用 被引量：1
16
作者 杨明 《信息记录材料》 2025年第6期95-97,共3页
高校图书馆座位资源紧张,传统选座方式效率低。本文设计了基于Bootstrap框架的高校图书馆座位预约网页,以解决传统选座方式效率低、资源分配不均的问题。本文采用Bootstrap框架构建前端界面,实现响应式导航栏、用户表单验证、座位状态... 高校图书馆座位资源紧张,传统选座方式效率低。本文设计了基于Bootstrap框架的高校图书馆座位预约网页,以解决传统选座方式效率低、资源分配不均的问题。本文采用Bootstrap框架构建前端界面,实现响应式导航栏、用户表单验证、座位状态可视化展示、预约操作即时反馈和提醒设置弹窗设计。后端采用Django框架,实现数据交互与业务逻辑处理,并采用MySQL数据库存储信息。实验结果表明:该系统能够有效提高座位预约的效率,优化资源分配,提升用户体验。基于Bootstrap框架的高校图书馆座位预约网页设计是可行的,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 高校图书馆 座位预约 Bootstrap框架 技术实现 安全设计
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病例队列设计下可加可乘风险模型的Bootstrap估计 认领 引用
17
作者 陈佳琪 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2025年第1期106-118,共13页
本文聚焦于病例队列设计的研究,旨在解决协变量测量成本高昂和疾病发病率较低等现实问题。该方法可以显著降低大规模预测性研究的成本。针对病例队列数据下的可加可乘风险模型,本文提出了三种估计方法,并采用了一种单阶段重抽样的非参数... 本文聚焦于病例队列设计的研究,旨在解决协变量测量成本高昂和疾病发病率较低等现实问题。该方法可以显著降低大规模预测性研究的成本。针对病例队列数据下的可加可乘风险模型,本文提出了三种估计方法,并采用了一种单阶段重抽样的非参数bootstrap方法进行协方差估计。通过数值模拟研究,我们将bootstrap方法获得的协方差估计与基于渐近理论的协方差估计进行了比较。结果显示,bootstrap方法表现出色。此外,我们将所提方法应用到一个实际案例中,取得了良好的分析效果。 展开更多
关键词 可加可乘风险模型 Bootstrap方法 病例队列设计 简单随机抽样 单阶段重抽样 加权估计函数
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基于Bootstrap小样本数据下统计推断偏倚与准确度分析 认领 引用
18
作者 申雅君 《知识经济》 2025年第13期113-115,共3页
文章探讨了基于Bootstrap方法在小样本数据背景下进行统计推断时面临的偏倚与准确度问题。首先,概述了小样本数据统计分析的固有挑战,包括参数估计的不稳定性和分布假设的敏感性;随后,详细介绍了Bootstrap方法的基本理论,即通过重抽样... 文章探讨了基于Bootstrap方法在小样本数据背景下进行统计推断时面临的偏倚与准确度问题。首先,概述了小样本数据统计分析的固有挑战,包括参数估计的不稳定性和分布假设的敏感性;随后,详细介绍了Bootstrap方法的基本理论,即通过重抽样技术从原始数据中模拟样本分布,以实现对未知参数的稳健估计;进一步分析了Bootstrap方法在减少统计推断偏倚和提高准确度方面的潜力,构建了偏倚与准确度评估的理论框架,并通过实例展示了其在不同偏倚场景下的应用效果。研究结果表明,Bootstrap方法能够有效调节小样本数据中的偏倚,优化置信区间,并改进误差估计,从而提升统计推断的准确度。最后,文章对比了Bootstrap方法与传统统计方法以及不同Bootstrap变种在准确度上的表现,为实际应用中统计推断方法的选择提供了理论依据。 展开更多
关键词 Bootstrap方法 小样本数据 统计推断 偏倚分析 准确度评估 置信区间 误差估计
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Bootstrap方法在导弹落点密集度评估中的误用 认领 引用 被引量：6
19
作者 郑小兵 董景新 +1 位作者 孟令晶 张志国 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期239-243,共5页
以导弹落点密集度评估作为研究基础,对利用Bootstrap方法提升小子样下落点密集度估计精度问题的自助法进行分析。在简要描述Bootstrap方法数学思想和应用方法的基础上,从理论分析和仿真验证两个方面证实了参数Bootstrap方法生成的自助... 以导弹落点密集度评估作为研究基础,对利用Bootstrap方法提升小子样下落点密集度估计精度问题的自助法进行分析。在简要描述Bootstrap方法数学思想和应用方法的基础上,从理论分析和仿真验证两个方面证实了参数Bootstrap方法生成的自助统计量围绕经典估计值呈现正态分布,对于经典估计结果没有精度的提高;并且推导了自助统计量分布与估计偏差分布之间的关系,指出在小子样条件下参数Bootstrap方法自助统计量在分布近似上存在偏差;最后本文论证了随机加权法应用于密集度估计同样不能取得明显的改进效果。 展开更多
关键词 落点密集度 Bootstrap方法 参数Bootstrap方法 随机加权法
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基于嵌入式Bootstrap的主动学习示例选择方法 认领 引用 被引量：8
20
作者 田春娜 高新波 李洁 《计算机研究与发展》 EI 北大核心 2006年第10期1706-1712,共7页
在Bootstrap示例选择算法的基础上提出一种新的嵌入式Bootstrap算法.该算法适用于一大类主动机器学习中训练示例的选择问题.新算法在保持和原Bootstrap算法相当的训练时间的前提下可得到更典型的训练示例集,从而解决了计算条件对训练集... 在Bootstrap示例选择算法的基础上提出一种新的嵌入式Bootstrap算法.该算法适用于一大类主动机器学习中训练示例的选择问题.新算法在保持和原Bootstrap算法相当的训练时间的前提下可得到更典型的训练示例集,从而解决了计算条件对训练集规模的限制,使训练所得预测器具有更高的性能.从理论上分析了新算法的有效性,然后将其与原Bootstrap算法分别应用到基于AdaBoost的正面人脸检测任务中进行对比实验,实验结果与理论分析一致. 展开更多
关键词 主动学习 示例选择 Bootstrap 嵌入式Bootstrap 人脸检测
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