【摘 要】
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自助法（Bootstrap）和随机加权法（Bayes Bootstrap）都能较好地处理小样本数据,其无先验性,以及计算过程中只需要实际观测数据的优越性,使其广泛地应用于实际数据处理之中,后者的估
【机 构】
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海军航空工程学院研究生管理大队,海军航空工程学院战略导弹工程系,海军航空工程学院飞行器工程系,75752部队
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自助法（Bootstrap）和随机加权法（Bayes Bootstrap）都能较好地处理小样本数据,其无先验性,以及计算过程中只需要实际观测数据的优越性,使其广泛地应用于实际数据处理之中,后者的估计精度要更好些.但对连续情况而言,自助法的计算特性使得重抽样本局限在原始样本范围内,无法渐进于真实情况.文章基于自助法研究了用改进的样本经验分布函数来解决这个问题,并通过仿真算例说明方法的有效性.
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