基于Bootstrap方法的小子样试验评估方法研究

摘要

Bootstrap方法是一种小子样试验评估方法.该方法在产生随机样本方面有不足之处,即产生的随机样本受到原始样本范围限制.因此本文在研究了用指数分布函数、Boltzmann函数和三次多项式函数拟合修正样本经验分布函数的可行性之后,讨论用修正的样本经验分布函数替换传统Bootstrap方法中的经验分布函数,提出了基于Bootstrap方法的小子样试验评估方法.结论表明:采用Boltzmann和三次多项式函数拟合修正样本经验分布函数后可使产生的随机样本不受原始样本范围限制,提高试验评估结果的精度,并附有算例说明所提出的方法.