1) experienced probability distribution
经验概率分布
2) posterior probability distribution
后验概率分布
1.
Given the observed hydrological data, the model can estimate the posterior probability distribution of each location of change-point by using the Monte Carlo Markov Chain (MCMC) sampling method.
该模型的核心部分是根据观测到的资料,通过蒙特卡洛马尔科夫链随机抽样的方法来估计变点位置的后验概率分布。
2.
Finally the predictive posterior probability distribution is acquired through Bayesian formula.
以新安江流域水文模型为洪水预报模型提供流量初始预报系列,通过亚高斯模型对流量初始预报系列及实测系列分别进行正态分位数变换,由贝叶斯公式得到预报变量的后验概率分布并进行洪水过程的概率预报,采用分布点估值定值预报,并可通过构造置信区间对点估值预报的不确定性进行评估。
3) Prior probability distribution
先验概率分布
1.
The first step in risk analysis is to derive the prior probability distribution of risk analysis factors and then estimate the parameter.
风险分析的首要一步是确定风险因子的概率分布类型并进行参数估计,由于实测资料、数据、信息的限制,一般不得不对先验概率分布做出人为判断或假定,这势必影响风险分析的准确性。
4) aposterior probability
经验概率
5) prior/posterior probability distribution
先验/后验概率分布
6) probability distribution
概率分布
1.
Design and implementation of optional probability distribution random vibration driving signal generator;
任意概率分布随机振动激励源的设计与实现
2.
A research review of the method to deduce the probability distribution of geotechnical mechanics parameters;
岩土力学参数概率分布的推断方法研究综述
3.
Development forecast model of track irregularity based on probability distribution;
基于概率分布的轨道不平顺发展统计预测
补充资料：分布(概率)
分布(概率)
Distribution (probability)
分布(概率)[distributioin(probabi-lity)〕 一系列独立试验的结果、一些随机变量或误差，经常出现在一些相当正规并可预测的模型中。这些模型可以用数学方法表达出来，其中最重要的称为二项分布、正态分布和泊松分布。 二项分布考虑n次独立试验，每一次试验的结果或者是成功S，或者是失败F，其相应的概率分别为P和q一1一P。以S。表示成功的次数。因为共有(艾)种可能的方法来选择;处成功和，一;处失败，所以随机变量S。的概率分布由p‘S。一‘卜{艾)户，、一给出.这里k二。，1，一，n。这就是二项分布，它的数学期望为np.方差为n闪。参阅“概率论”(probability)条。 如果按照第k次试验是成功还是失败来令随机变量X。等于1或。，那么S。二XI+…十X。。因此.根据中心极限定理，此二项分布可以用正态分布来通近。这个特别的情形称为棣美弗一拉普拉斯定理，设 二，一(*一，户)(，:户。)一告定理断言，当n~Qo时，在一个趋于o的百分误差之内，我们有 P{S，二k}一(2万)一“Zexp(一二是/2)， P{a
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