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附錄F。試驗(yàn)輔助設(shè)計(jì)F,3.單項(xiàng)性能指標(biāo)設(shè)計(jì)值的統(tǒng)計(jì)評(píng)估F。3、2.標(biāo)準(zhǔn)值單側(cè)容限系數(shù)knk計(jì)算過程如下 1,單項(xiàng)性能指標(biāo)X的變異系數(shù)δx值可通過試驗(yàn)結(jié)果按下列公式計(jì)算 2,標(biāo)準(zhǔn)值單側(cè)容限系數(shù)knk分為 δx已知,和.δx未知。兩種情況、可分別按下列公式計(jì)算、式中、n。試驗(yàn)樣本數(shù)量。up 對(duì)應(yīng)分位數(shù)p的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)自變量值PΦ、x,up、p。當(dāng)分位值p、0。05時(shí)。up.1,645.tp,υ、自由度υ、n,1的t分布函數(shù)對(duì)應(yīng)分位值p的自變量值。Pt、x,tp。υ。p,對(duì)于材料,一般取標(biāo)準(zhǔn)值的分位值p,0。05.knk值可由表5給出,F(xiàn).3 3。在統(tǒng)計(jì)學(xué)中。有兩大學(xué)派.一個(gè)是經(jīng)典學(xué)派.另一個(gè)是貝葉斯,Bayesian、學(xué)派,貝葉斯學(xué)派的基本觀點(diǎn)是 重要的先驗(yàn)信息是可能得到的、并且應(yīng)該充分利用.貝葉斯參數(shù)估計(jì)方法的實(shí)質(zhì)是以先驗(yàn)信息為基礎(chǔ),以實(shí)際觀測數(shù)據(jù)為條件的一種參數(shù)估計(jì)方法.在貝葉斯參數(shù)估計(jì)方法中,把未知參數(shù)θ視為一個(gè)已知分布π,θ。的隨機(jī)變量,從而將先驗(yàn)信息數(shù)學(xué)形式化。并加以利用,1。m、σ,n 和υ 為先驗(yàn)分布參數(shù)。一般可將先驗(yàn)信息理解為假定的先驗(yàn)試驗(yàn)結(jié)果.m 為先驗(yàn)樣本的平均值 σ 為先驗(yàn)樣本的標(biāo)準(zhǔn)差,n。為先驗(yàn)樣本數(shù),υ、為先驗(yàn)樣本的自由度,υ。其中δ,為先驗(yàn)樣本的變異系數(shù),2,當(dāng)參數(shù)n,0時(shí),取δ,n、1.當(dāng)n.0時(shí)。取δ,n.0 此時(shí)存在如下簡化關(guān)系 3、t分布函數(shù)對(duì)應(yīng)分位值p 0 05的自變量值tp.υ??捎杀?給出、
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