1) balanced sampling
对称抽样
3) Random symmetrcal sampling
随机对称抽样
4) symmetry sampling technique
对称抽样方法
5) asymmetric sampling intervals
非对称抽样区间
6) antithetic variable sampling
对偶抽样
1.
By combining the conditional expectation variance reduction with antithetic variable sampling,the efficiency of stochastic simulation of traditional Monte-Carlo is improved.
集成条件抽样、对偶抽样这两种缩减方差技术,改进传统Monte-Carlo随机模拟的效率,并用于功能函数能够显式表达的土木工程结构可靠性分析。
2.
In first part of this paper, the structural reliability analysis model based on the conditional expectationvariance reduction, antithetic variable sampling and Neumann expansion technique was formed.
本文第一部分建立了基于Neumann展开技术及条件抽样和对偶抽样的Monte-Carlo随机有限元结构可靠度分析模型,在第二部分首次将其应用于高拱坝的结构可靠度分析研究。
补充资料：农作物产量多级系统(对称)抽样调查
农作物产量多级系统(对称)抽样调查
multistage systematic sampling survery in crop yield
测估产资料，则抽样效果更好，如辅助信息x、(上年亩产)与所研究现象y【(本年亩产)相关，会大大减少抽样误差。因此，对有关标志除根据已有知识外，还要进行相关分析，计算出相关程度的大小，即相关系数，以测定所研究现象的精确度。在农作物产量调查中，辅助信息用前三年平均数还是用上年数，从理沦_上讲，辅助信息只提供各样本单位每亩产量间之比，并不由此得出本年指标的大小。况且根据大量计算，用上年数计算的相关系数与三年平均数的差别不大。在计算上，前三年平均较为复杂，而上年数不仅符合近期指标起主要作用的设想，也可简化计算手续。②引进播种面积，加强了随机性，突出了不等概率。由于本方法是按每亩产量结合播种面积排队的，计算每层长度k不是按每亩产量的顺序号数，而是取决于播种面积。由于播种面积为连续变量，用系统抽样法重复抽取样本时，有大量样本可供抽取，增强了样本的随机性。随着概率科学的发展，不等概率在抽样误差上的应用，赋予随机样本以更广泛的意义。本方法由于引进播种面积而具有这一优点。不等概率在推算总体单产时还具有加权作用。③以排队论为依据，对称随机抽取样本。如果按每亩产量高低排队，每隔k个抽取一个样本单位。由于系统抽样的特点，当第一层的抽样单位一经确定，其余各层的样本单位就完全确定了。现在随机数如为较小的数2 133，则第二层的样本单位数所在位置为26080+2 133=28 213，也为较小的数。反之，在第一层为较大的数，其余各层也为较大的数。这就是2133I层2133n层26080爵仁少~..司.，50027 521621332608052160 500272608052160 5429378240043207824092187 (b) 对称系统抽样示意图顺序排队用一般系统抽样法所产生的系统误差。为了改正这个缺点，要求第一层正排列(由左到右)，第二层反排列咬由右到左)，再按各层左端等距布点，如图(b)所示。第一层为2 133，第二层为50027，两层的样本单位大小搭配。大小搭配的作用，在系统抽样误差的一种公式中表现得更为明显。一不、52/V气Y sy)=，二丁飞 11\N一l N[l+(n一l)户。〕大小搭配可以造成公式中的样本内的相关系数p。
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参考词条