一种减少试验样本量的指标鉴定方法与流程

技术特征：

1.一种减少试验样本量的指标鉴定方法，其特征在于，步骤为：

S1.综合不同来源的先验信息，经相容性检测后进行数据归一化融合；

S2.获取假设检验问题的原假设H₀和备选假设H₁的先验概率；

S3.计算假设检验问题的贝叶斯因子，贝叶斯因子为验后概率比和先验概率比的乘积；

S4.将假设检验问题拆分为两组：1号原假设H₀₀和1号备选假设H₀₁、2号原假设H₁₀和2号备选假设H₁₁；

S5.解算假设检验拆分的插入点；

S6.估算两类错误的实际概率，用以对指标鉴定的有效性进行评估；

S7.根据两类错误的取值限定，估算截尾方案的最小有效样本量N。

2.根据权利要求1所述的减少试验样本量的指标鉴定方法，其特征在于，所述步骤S1中，先验信息通过历史资料、理论分析或仿真实验及专家智库的途径获取。

3.根据权利要求2所述的减少试验样本量的指标鉴定方法，其特征在于，经过相容性检测处理后，得到各先验信息的可信度度量，基于可信度度量对先验信息进行融合，得到先验信息的分布特征或者样本数据。

4.根据权利要求1或2或3所述的减少试验样本量的指标鉴定方法，其特征在于，所述步骤S2和S3中，所述备选假设H₀和H₁的先验概率是根据先验信息整理出的以分布特性表示的概率；所述贝叶斯因子用于表征指标鉴定问题的离散验后样本对备选假设H₀的支持程度。

5.根据权利要求1或2或3所述的减少试验样本量的指标鉴定方法，其特征在于，所述步骤S5中，设初始假设检验的问题表述为:

原假设H₀:θ＝θ₀,备选假设H₁:θ＝θ₁(θ₁<θ₀)

其中，θ表示用于鉴定的参数，θ₁,θ₀表示用于鉴定的参数指标值。

引入参数θ₂，且有θ₁<θ₂<θ₀，将上述假设检验拆分为两对假设检验问题：

H₀₁:θ＝θ₀,H₁₁:θ＝θ₂

H₀₂:θ＝θ₂,H₁₂:θ＝θ₁

插入点(n₀,s₀)的解算，插入点中n₀为试验样本量上界的最小值，s₀为插入点θ₂的最佳估计值，对应于两对假设检验边界交点处的纵坐标值。

6.根据权利要求1或2或3所述的减少试验样本量的指标鉴定方法，其特征在于，所述步骤S6和S7中，验后概率比为贝叶斯因子与先验概率比的乘积，结合先验信息即可得到所提出的指标鉴定方法中的弃真概率α_π0和采伪概率β_π1分别为：当θ＝θ₀时拒绝H₀₁的概率和当θ＝θ₁时接受H₀₂的概率。

7.根据权利要求6所述的减少试验样本量的指标鉴定方法，其特征在于，所述估算截尾方案的步骤为：

S701.根据能接受的两类风险值估算鉴定试验的样本上界的最小值及此时对应的实际上的两类风险；

S702.结合实际两份风险值确定截尾方案的风险基值，并对比能接受的两类风险值确定截尾方案时两类风险的增值上界；

S703.根据两类风险增量值与试验次数n的函数关系，解算两类风险对应的两个n值，取其中较大者作为截尾试验的样本量估计。