可信度算法设计

㈠ 如何用公式算出抽样的可信度有多高。

用算出批量法再以总数除以部分的这种的算法，会有一些偏差。但是偏差并不大。如果你需要的不是非常非常准确的数字，那这样算就可以了。

㈡ 求一个系统的可靠度有哪些方法

可靠度可以通过数学方式计算。可靠度函数可用关于时间 t 的函数表示，可表示为R（t)=P(T>t)。其中，t 为规定的时间，T表示产品的寿命。由可靠度的定义可知，R(t)描述了产品在（0，t）时间内完好的概率，且R(0)=1，R（+∞)=0。

可靠度一般可分成两个层次，首先是所谓组件可靠度(Reliability of component)。也就是将产品拆解成若干不同的零件或组件，先就这些组件的可靠度进行研究，然后再探讨整个系统、整个产品的整体可靠度，也就是系统可靠度(Reliability of system)。

(2)可信度算法设计扩展阅读

可靠性的概率度量叫可靠度，寿命是指产品使用的持续期。以“寿命单位”度量。在规定的条件下和在规定的时间内，产品故障的总数与寿命单位总数之比称为“故障率”。故障率是可靠性基本参数，其倒数为平均故障间隔时间(MTBF)。

可靠性分为固有可靠性和使用可靠性。固有可靠性用于描述产品的设计和制造的可靠性水平，使用可靠性综合考虑了产品设计、制造、安装环境、维修策略和修理等因素。从设计的角度出发，把可靠性分为基本可靠性和任务可靠性。

㈢ 怎么度量聚类算法的可信度

简单点的可以从 size distance 或者similarity上入手，如果是矩阵还可以算 mean squared resie 和 row variance ，当然还可以从stability 等方面入手，要有可信度最关键的要和其他的算法或软件得到的数据比较，证明你更好达到了的目的，这才是王道！

㈣ 设计算法时只需要考虑结果的可靠性 对吗

程序=数据结构+算法。你找一本算法书看看，就知道什么是算法了。可以看看《算法导论》（有一定的难度）很不错的。比如分治算法，动态规划，搜索算法，回溯，贪心算法，这些都是经典的算法，学好之后你就发现你的编程能力上了一个高度的。算法的学习需要花费大量的精力，冰冻三尺非一日之寒。

㈤ 基于时序蒙特卡洛模拟的微网可靠性评估算法谁有

应用此方法求解工程技术问题可以分为两类:确定性问题和随机性问题。解题步骤如下： 1.根据提出的问题构造一个简单、适用的概率模型或随机模型，使问题的解对应于该模型中随机变量的某些特征（如概率、均值和方差等），所构造的模型在主要特征参量方面要与实际问题或系统相一致 2 .根据模型中各个随机变量的分布，在计算机上产生随机数，实现一次模拟过程所需的足够数量的随机数。通常先产生均匀分布的随机数，然后生成服从某一分布的随机数，方可进行随机模拟试验。 3. 根据概率模型的特点和随机变量的分布特性，设计和选取合适的抽样方法，并对每个随机变量进行抽样（包括直接抽样、分层抽样、相关抽样、重要抽样等）。 4.按照所建立的模型进行仿真试验、计算，求出问题的随机解。 5. 统计分析模拟试验结果，给出问题的概率解以及解的精度估计。 在可靠性分析和设计中，用蒙特卡洛模拟法可以确定复杂随机变量的概率分布和数字特征，可以通过随机模拟估算系统和零件的可靠度，也可以模拟随机过程、寻求系统最优参数等。

㈥ 调查问卷可信度是什么意思，怎么计算出来的

用spss软件分析。分析——度量——可信度分析，然后就能计算出来。可信度要大于9，小于7就得舍弃

㈦ 如何用SPSS进行问卷的信度检验

1、用SPSS输入数据以后，按照分析→降维→因子分析的顺序进行点击。

㈧ 信度计算公式有哪些

若用t表示真实值，b表示偏差即系统误差，e表示测量的随机误差，x表示测量结果，则有：x=t+b+e。

在上述分解式中，t是一个抽象的变量，是潜在的需要估计的值。系统误差b是可通过采用一定的手段避免或减少的误差，而随机误差e是无法避免的。

若测量得到的结果x与真实值t一致或者差异很小，则称测量是“可靠的”或者是“可信的”；否则称测量在某种程度上是“不可靠的”或者“不可信的”。

信度的估计

在对问卷的信度进行估计之前，需要通过采用适当的量表（如 Likert 量表）将问卷中的各类主观的或客观的备选答案转化为数字形式，然后在此基础上进行问卷评分（包括单项评分、相关题目分组评分和总评分等）。

信度分析的常用具体方法有重测信度、复本信度、分半信度、信度系数法四种（后两种可归为内部一致性信度）。