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一种方法和工具，用于组合同时约束不确定性获得的差分或包含性测量
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文件大小: 914kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-04-29
详细说明：讨论了一种方法，该方法允许组合差分或包含性测量的集合。 假设在同时拟合一组代表系统不确定性来源的讨厌参数的情况下获得了至少一个测量值。 由于来自数据的有利约束，所有这样的拟合参数彼此相关。 结合这些测量的最佳方法是最大化组合似然度，为此需要每次测量的完全拟合模型和原始数据。 但是，仅在极少数情况下可以公开获得此信息。 在没有此信息的情况下，最常用的组合方法无法解决不确定性之间的这些相关性，这可能导致严重的偏差，如本文所示。 此处讨论的方法为该问题提供了解决方案。 它仅依赖于公共结果及其协方差或Hessian，并且已针对组合似然法进行了验证。 还介绍了实现此方法的专用软件包。 它与C ++界面一
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