檢索結果:共1筆資料 檢索策略: ckeyword.raw="copula" and ckeyword.raw="分類樹" and ckeyword.raw="整合誤差" and ckeyword.raw="蒙地卡羅模擬" and ckeyword.raw="非整合式分析"
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在失效數據有限的情況下,與傳統古典機率方法相比,貝式方法可以得到更穩健且正確的估算。然而,當元件級別的數據無法取得時,貝式整合誤差(Bayesian aggregation error)仍然存在。近…