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1)  experience distribution estimation
经验分布估计
2)  empirical distribution function estimator
经验分布函数估计
1.
Under negative associated dependent samples, we discuss the uniformly strong consistency of the empirical distribution function estimator and the density kernal estimator.
在 NA 相依样本下,研究经验分布函数估计和分布密度核估计的一致强相合性, 获得了与独立情 形一致的结论。
3)  Estimation of distribution
分布估计
1.
Discrete differential barebones particle swarm optimization based on estimation of distribution
基于分布估计的离散差分骨干粒子群优化
2.
A novel discrete particle swarm optimization algorithm based on estimation of distribution(EDPSO)is proposed by reasonably combining the ideas of PSO and EDAs.
本文提出了一种基于分布估计的离散粒子群优化算法。
3.
This paper will give a scheme of intelligent test paper based on the estimation of distribution of discrete particle swarm algorithm.
组卷问题是一个多重约束的组合优化问题,目前已有多种组卷策略、组卷算法都从某一方面或某几方面对智能组卷系统进行了改进和研究,并取得了一定的进展,文中基于分布估计离散粒子群算法进行了组卷。
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4)  Distribution estimation
分布估计
1.
Human Computer Cooperative Evolutionary Design Based on Distribution Estimation
基于分布估计的人机结合演化设计方法研究
2.
Proposes a adaptive fault tolerant contral method based on distribution estimation.
提出了一种基于分布估计的自适应容错控制方法。
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5)  empirical bayes estimation
经验Bayes估计
1.
Convergence rate of empirical Bayes estimation of measure functions for parameter in two side truncated distribution families;
一维双边截断型分布族中参数函数的经验Bayes估计及其收敛速度
2.
An empirical Bayes estimation for multivariate process capality index is obtained.
针对多元工序能力指数的Bayes估计,借助非参数核函数方法,构造出多元边际分布密度及其导数估计,得到了多元工序能力指数的一种经验Bayes估计,并证明了它的渐近最优性,其收敛速度可任意接近于1。
3.
Under squared-error loss,the formulae to calculate empirical Bayes estimation of the failure rate,the reliability function and mean lifetime are given.
将Bayes方法和极大似然法相结合获得了部件失效率、系统可靠度和平均寿命的经验Bayes估计。
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6)  empirical Bayes estimator
经验Bayes估计
1.
In this paper,the empirical Bayes estimator of reliability under type I life test is discussed Approximate interval estimation and EB estimator of failure rate λ is given.
讨论定时截尾试验下可靠性的经验Bayes估计 ,给出了失效率λ的EB估计和近似区间估计。
2.
By using the kernel-type density estimation,the empirical Bayes estimator is constructed.
本文研究了线性指数分布参数的渐近最优的经验Bayes估计问题。
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补充资料：经验分布


经验分布
empirical distribution

　　【补注】近几年来，经验分布在统计和有关理论中的应用已有大的发展.文献【AZ」已对此作了概述.关于与经验分布有关的强收敛理论的发展，见[A 1].经验分布【.喇盼司业州加丘”;3M皿”，ee，oe pacnpea。月e。。el，样本分布(义mple distribution) 为了估计真分布而由样本确定的概率分布.假定观测结果戈，…，戈是独立同分布随机变量，其分布函数为F(x)，又设茂.)<‘二人(。)·对于戈，…，戈的固定值，函数凡(x)具有通常分布函数(曲川bution ftmctio们)的所有性质.对于每一固定的实数x，凡(x)作为戈，…，戈的函数是随机变量.因此，相应于样本不，…，戈的经验分布函数是依赖于实参数x的随机变量族只(x).对于固定的x， 〔凡(x)一F(x)，。;(x)一令F(x):1一;(x)}，且 户、;、一知一(冲;冈}‘。卜F(x)〕一根据大数律，对每一个x，当n~的时，概率为1有只冈~F(x).这意味着，凡(x)是分布函数F(x)的无偏相合估计.当”~的时，经验分布函数概率为1对x一致收敛到F(x)，也就是说，如果 只=s叩{只(x)一F(x)}，则 p{浊几二o}一l(Pm贺HKo~Cal飞telli定理(GliVe川田一O川忱正t坛”恤)). 量几是式(x)对F(x)近似程度的一个度量.A.H.K~oroPOB(1933)找到了它的极限分布:对于连续分布函数F(x)， 热p王石几<“}一K(z)爪要。(一‘)“e一，“’“’，:>o·如果F(x)未知，则为检验它是给定的连续函数F0(x)这个假设，可采用基于从统计量的检验(见k知IM~哪检验(Kolrr幻即rov此t);F汤月M倪o]详扭一CMll，10.检验(Koln扣即rov一S~v姗t);统计学中的非参数方法(加n .parametric rneth以Js in statistics))， 经验分布的矩和任何其他数字特征称为样本的(困确ple)或经验的(empirica});例如，叉=艺二_1戈/n是样本均值(，”nple~)，、，二艺又_:(X%26一无)，/n是样本芳差‘(漏ple~)，以及%26r一欧_1劫。是r阶样本矩(s田nPlelr幻rr屹nt). 样本数字特征用来作为总体分布相应数字特征的统计估计.
　　
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参考词条