放射性污染表征的概率风险界限
应用统计
2017-05-30 v2 统计理论
统计理论
摘要
核设施中受污染元素（墙壁、地面、物体）的放射性表征通常受限于测量次数过少。为了确定污染水平的风险预测界限，一些经典统计方法可能不适用，因为它们依赖于强假设（例如底层分布为高斯分布）而无法验证。将一组测量值或其平均值视为来自高斯分布有时会导致错误结论，可能偏于不保守。本文提出了几种替代统计方法，其基于比高斯性弱得多的假设。它们源于一般概率不等式和基于顺序统计量的公式。给定数据样本，这些不等式可推导出随机变量的预测区间，可直接解释为概率风险界限。为验证，首先将其应用于由若干已知理论分布生成的合成数据样本。其次，将所提方法应用于从实际放射性污染测量获得的两个数据集。
引用
@article{arxiv.1701.02373,
title = {Probabilistic risk bounds for the characterization of radiological contamination},
author = {Géraud Blatman and Thibault Delage and Bertrand Iooss and Nadia Pérot},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.02373},
year = {2017}
}