1) large sample simulation
大样本模拟
1.
In this section of the paper,we summarize statistical simulation problem and provide the simulation algorithms of statistics distribution,large sample simulation,testing power,empirical simulation and optimal problem,etc.
本文概述了统计模拟问题,介绍了统计量分布函数模拟,大样本模拟,检验功效模拟,经济模拟及优化问题模拟等,给出了一些模拟实例。
2) simulative sample
模拟样本
1.
Combining with the multi-member linearity simulation,a BP network model base on the method of simulative sample was founded.
笔者将BP网络技术应用在高性能混凝土强度的预估中,并结合多元线性回归,采用模拟样本的方法建立了强度预估的BP网络模型。
3) pilot sample size
初始模拟样本量
4) virtual samples
虚拟样本
1.
Reliability assessment for explosive initiator using virtual samples
基于虚拟样本的火工品可靠性评估
2.
, it produces desired steering directions for virtual samples.
纯追踪 (PP,Pure Pursuit)模型在 AL VINN中起十分重要的作用 ,即为虚拟样本产生期望的转弯方向 。
3.
Then constructs virtual samples for the class that contains lesser samples.
提出了一种适合样本分布不均匀、海量数据集的训练样本子集构造方法,首先通过保留边界样本,删除内部样本,对样本数量较多的类,进行选择样本;然后对样本数量较少的类构造虚拟样本。
5) Virtual Sample
虚拟样本
1.
First,through retraining the boundary and discarding most of the interior training samples,we select important samples from classes containing more samples,construct virtual samples for the class that contains less samples in the way of combining the genetic algorithm and the agglomerate clustering algorithm.
本文提出了一种入侵检测系统中训练样本集的构造方法,首先通过保留边界样本和删除内部样本进行样本选择,然后使用遗传算法与凝聚聚类算法相结合的方法对样本数量较少的类构造虚拟样本。
补充资料：大样本统计
研究样本大小n趋于无限时,统计量和相应的统计方法的极限性质(又称渐近性质)，并据以构造具有特定极限性质的统计方法。例如,用样本均值估计总体均值θ，在n→时，以概率1收敛于θ(见概率论中的收敛),称为θ的强相合估计。的这个性质只有在n→时才有意义，这叫做大样本性质,而强相合性的研究属于大样本统计的范围。根据统计量的极限性质而得出的统计方法称为大样本方法。例如:设X1,X2,...,Xn是从正态总体N(μ,σ2)中抽出的样本，μ和σ未知，要作μ的区间估计。记样本方差为 当 依分布收敛于标准正态分布N（0,1）。基于这个性质可知, 当n较大时,可用作为 μ 的区间估计，其中是标准正态分布的上分位数（见概率分布）；这个估计的置信系数当n→时趋于指定的 1-α(0<α<1)。这就是一个大样本方法。
与大样本性质和大样本方法相对，小样本性质是指在样本大小n固定时统计方法的性质,小样本方法是指基于n固定时的统计量性质的统计方法。如上述第一例,当n固定时有E=θ,即为θ的无偏估计(见点估计);的这个性质在n固定时有意义,所以是小样本性质。又如，英国统计学家W.S.戈塞特(又译哥色特，笔名"学生")在1908年找到了的精确分布为自由度是n-1的t分布(见统计量)。基于此事实,可知对任何固定的n,μ的区间估计具有确切的置信系数1-α。其中是自由度为n-1的 t分布上分位数。这个性质对任何固定的 n都成立。因而上述区间估计是小样本方法。总之，区分大、小样本性质（或方法）的关键在于样本大小 n是趋于无限还是固定，而不在于n数值的大小。
小样本方法也称为"精确方法"，因为它往往是基于有关统计量的精确分布（如前例中的t分布）;与此相应，小样本方法的统计特性，如显著性水平（见假设检验）、置信系数(见区间估计)等，往往是精确而非近似的。与此相对，大样本方法也称为"渐近方法"或"近似方法"，因为它是基于统计量的渐近分布，且有关的统计特性只是近似而非精确的。在应用中,样本大小n总是一个有限数，这里就有一个近似程度如何的问题。如在对N（μ,σ2）中的μ作区间估计的例子中，指定的置信系数为0.95，按大样本理论作出区间估计当n→时,其置信系数趋于0.95,但即使n很大,置信系数也只是接近而非确切等于0.95。为了在使用它时做到心中有数，需要在n固定的情况下,对真实的置信系数与其近似值0.95的差距作出有用的估计，在大样本方法的使用中，一般都存在此问题。但由于数学上的困难，目前使用的许多大样本方法中，通常很少有有效的误差估计，这是大样本方法的弱点。然而它仍有重要的理论和实际意义：它不仅提供了一批可供选用的统计方法，而且，经验证明，当一个统计方法不具备某些基本的大样本性质（如相合性）时，常常也很难有良好的小样本性质。评价一个统计方法的优良性时，大样本性质是不可忽视的。
相合性，是一项重要的大样本性质。一般地说，统计方法的相合性是指：只要样本大小n足够大,则使用这个统计方法时，可以用任意确切的程度回答所提出的统计推断问题。例如,估计的相合性是表示,当n→时,估计量在一定意义下，如依概率收敛或几乎必然收敛或以r阶平均收敛 (见概率论中的收敛)于被估计值。检验的相合性是指它在任意指定的备择假设处的功效当 n→时趋于 1。相合性是最基本也是最容易满足的大样本性质。还有渐近无偏性、渐近有效性（见点估计）、和渐近正态性，或更一般地，渐近于某种特殊的极限分布的性质，也都是重要的大样本性质。
大样本统计的发展，依赖于概率论的极限理论，它在一定程度上已构成概率论极限理论的一个方面。1900年K.皮尔森证明了关于拟合优度的ⅹ2统计量的分布渐近于ⅹ2分布的著名定理，可以作为大样本理论的发端。更早一些，在概率论中就证明了关于二项分布渐近于正态分布的定理，这个定理也可用于大样本统计方法（求二项分布参数的大样本区间估计），但习惯上把这定理看作是纯粹概率论的定理。自1900年以后，特别是二次大战后的30多年中，大样本理论发展很快，达到了相当深入的地步，重要的结果有：关于拟合优度的ⅹ2检验渐近于ⅹ2分布的理论，最大似然估计及一般渐近有效估计的理论，似然比检验及一般渐近有效估计的理论，稳健估计大样本理论以及非参数统计中大量的大样本理论。现在，大样本理论在数理统计学中仍是一个活跃的研究方面。（见假设检验、点估计、稳健统计）
参考书目
J. Serfling,ApproxiMation Theorems in MatheMatical Statistics, John Wiley & Sons, New York,1980.
与大样本性质和大样本方法相对，小样本性质是指在样本大小n固定时统计方法的性质,小样本方法是指基于n固定时的统计量性质的统计方法。如上述第一例,当n固定时有E=θ,即为θ的无偏估计(见点估计);的这个性质在n固定时有意义,所以是小样本性质。又如，英国统计学家W.S.戈塞特(又译哥色特，笔名"学生")在1908年找到了的精确分布为自由度是n-1的t分布(见统计量)。基于此事实,可知对任何固定的n,μ的区间估计具有确切的置信系数1-α。其中是自由度为n-1的 t分布上分位数。这个性质对任何固定的 n都成立。因而上述区间估计是小样本方法。总之，区分大、小样本性质（或方法）的关键在于样本大小 n是趋于无限还是固定，而不在于n数值的大小。
小样本方法也称为"精确方法"，因为它往往是基于有关统计量的精确分布（如前例中的t分布）;与此相应，小样本方法的统计特性，如显著性水平（见假设检验）、置信系数(见区间估计)等，往往是精确而非近似的。与此相对，大样本方法也称为"渐近方法"或"近似方法"，因为它是基于统计量的渐近分布，且有关的统计特性只是近似而非精确的。在应用中,样本大小n总是一个有限数，这里就有一个近似程度如何的问题。如在对N（μ,σ2）中的μ作区间估计的例子中，指定的置信系数为0.95，按大样本理论作出区间估计当n→时,其置信系数趋于0.95,但即使n很大,置信系数也只是接近而非确切等于0.95。为了在使用它时做到心中有数，需要在n固定的情况下,对真实的置信系数与其近似值0.95的差距作出有用的估计，在大样本方法的使用中，一般都存在此问题。但由于数学上的困难，目前使用的许多大样本方法中，通常很少有有效的误差估计，这是大样本方法的弱点。然而它仍有重要的理论和实际意义：它不仅提供了一批可供选用的统计方法，而且，经验证明，当一个统计方法不具备某些基本的大样本性质（如相合性）时，常常也很难有良好的小样本性质。评价一个统计方法的优良性时，大样本性质是不可忽视的。
相合性，是一项重要的大样本性质。一般地说，统计方法的相合性是指：只要样本大小n足够大,则使用这个统计方法时，可以用任意确切的程度回答所提出的统计推断问题。例如,估计的相合性是表示,当n→时,估计量在一定意义下，如依概率收敛或几乎必然收敛或以r阶平均收敛 (见概率论中的收敛)于被估计值。检验的相合性是指它在任意指定的备择假设处的功效当 n→时趋于 1。相合性是最基本也是最容易满足的大样本性质。还有渐近无偏性、渐近有效性（见点估计）、和渐近正态性，或更一般地，渐近于某种特殊的极限分布的性质，也都是重要的大样本性质。
大样本统计的发展，依赖于概率论的极限理论，它在一定程度上已构成概率论极限理论的一个方面。1900年K.皮尔森证明了关于拟合优度的ⅹ2统计量的分布渐近于ⅹ2分布的著名定理，可以作为大样本理论的发端。更早一些，在概率论中就证明了关于二项分布渐近于正态分布的定理，这个定理也可用于大样本统计方法（求二项分布参数的大样本区间估计），但习惯上把这定理看作是纯粹概率论的定理。自1900年以后，特别是二次大战后的30多年中，大样本理论发展很快，达到了相当深入的地步，重要的结果有：关于拟合优度的ⅹ2检验渐近于ⅹ2分布的理论，最大似然估计及一般渐近有效估计的理论，似然比检验及一般渐近有效估计的理论，稳健估计大样本理论以及非参数统计中大量的大样本理论。现在，大样本理论在数理统计学中仍是一个活跃的研究方面。（见假设检验、点估计、稳健统计）
参考书目
J. Serfling,ApproxiMation Theorems in MatheMatical Statistics, John Wiley & Sons, New York,1980.
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条