[发明专利]一种基于统计分析的小样本数据模型验证方法

摘要

一种基于统计分析的小样本数据模型验证方法，本发明涉及小样本数据模型验证方法。本发明的目的是为了解决传统的Bootstrap方法再生样本的范围限制在了原始样本范围内；尤其在样本量较小的情况下，可能导致再生样本的分布偏离真实分布，使得估计结果不够准确，存在一定风险的问题。过程为：一、对参考样本和仿真样本进行正态性检验，若服从正态分布，则执行二；二、当n≥30时，采用U检验法；当10＜n＜30时，采用t或F检验法；当3＜n≤10时，采用和分别对一的仿真样本进行单正态总体参数检验；得到参考样本和仿真样本的均值和方差是否一致；当n＜3时，不进行模型验证。本发明用于仿真模型验证领域。

主权项

1.一种基于统计分析的小样本数据模型验证方法，其特征在于：所述方法具体过程为：步骤一、对参考样本和仿真样本进行正态性检验，若参考样本和仿真样本服从正态分布，则执行步骤二，否则采用非参数检验法，分析参考样本和仿真样本的累积概率分布相似性程度；所述参考样本为真实物理系统实验数据；所述仿真样本为与真实物理系统相对应的仿真模型获得的实验数据；步骤二、判断参考样本容量n，根据参考样本容量选取验证方法：步骤2.1：当参考样本容量n≥30时，采用两正态总体均值的U检验法对参考样本和仿真样本的一致性进行分析，得到参考样本和仿真样本的均值是否一致；步骤2.2：当参考样本容量10＜n＜30时，采用两正态总体均值的t检验法或两正态总体方差的F检验法对参考样本和仿真样本的一致性进行分析，得到参考样本和仿真样本的均值是否一致以及参考样本和仿真样本的方差是否一致；步骤2.3：当参考样本容量3＜n≤10时，采用基于改进Bootstrap与Bayes参数估计的方法，估计参考样本均值后验估计值和参考样本方差后验估计值步骤2.4、采用步骤2.3得到的参考样本均值后验估计值和方差后验估计值分别对步骤一的仿真样本进行单正态总体参数检验，得到参考样本和仿真样本的均值是否一致以及参考样本和仿真样本的方差是否一致；步骤2.5：当参考样本容量n＜3时，不进行模型验证。