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具有copula依赖的不精确概率的量化与有效传播。(英语) Zbl 1445.68225
摘要:本文讨论了当描述概率模型的数据有限时,与依赖建模相关的不确定性的量化和传播问题。在实际应用中,系统输入通常被假定为相互独立或相关的多元高斯分布。然而,如果实际的依赖结构偏离这个假设,这种主观假设可能会在响应估计中引入偏差。在这项工作中,我们通过引入一个灵活的copula依赖模型来捕获复杂的依赖来克服这一局限性。提出了一种层次贝叶斯多模型方法来量化依赖模型形式和模型参数中由小数据集产生的不确定性。该方法首先通过贝叶斯多模态推理,确定一组候选的边际模型及其相应的模型概率,然后估计基于copula的依赖结构中的不确定性,这种依赖结构是以边缘及其参数为条件的。综合边缘和copula的总体不确定性由多变量候选密度的集合概率表示。提出了一种新的重要抽样重权方法,以有效地通过计算模型传播总体不确定性。通过研究组分性质对横观各向同性E-玻璃纤维复合材料面外性能影响的实例,表明基于copula的相关模型的复合材料性能随数据集大小的增大而收敛到真实估计值,而独立性或任意高斯相关假设会导致有偏估计。
理学硕士:
68T37型 人工智能背景下的不确定性推理
15层62层 贝叶斯推理
2005年6月6日 多元概率分布的特征和结构理论;接合部
软件:
CDVine公司
PDF格式 BibTeX公司 XML 引用
全文: 内政部
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