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检测和建模计算机模型随机输入之间的关键依赖结构。 (英语) Zbl 1457.62098号

摘要:计算机模型输入参数的不确定性信息通常通过将这些参数视为随机来建模,并用这些变量的边际分布和依赖结构来描述。在许多实际应用中,虽然信息主要由边际分布提供,通常来自样本,但对依赖结构本身的真正了解很少。面对信息不完整或缺失的问题,利用这些计算机模型进行的风险研究通常是通过考虑输入变量的独立性来进行的,风险是包括不相关的情况。当可靠性函数被视为黑盒模型时,特别使用这种方法。在缺乏深入的模型探索的情况下,这种分析仍然被削弱,这可能会导致严重的风险错误估计。考虑到可靠性输出是分位数的常见情况,本文提供了一种改进风险评估的方法,通过使用基于copula的策略探索一组悲观依赖关系。在维数大于2的情况下,通过选择对结果有敏感影响的成对分量,提供了一种贪婪算法来构建输入正则藤蔓连接函数,使其达到可比较可靠性容许极限值的最小分位数。该策略通过玩具模型和实际工业案例研究进行了测试。结果表明,当前的方法可以提供非保守的结果。

MSC公司:

62G07年 密度估算
62G08号 非参数回归和分位数回归
62G32型 极值统计;尾部推理
62H20个 关联度量(相关性、典型相关性等)
62小时05 多元概率分布的表征与结构理论;连接线
第60页 统计学在工程和工业中的应用;控制图
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