微波效应实验最小样本量估计分析

　　本文从数理统计的角度出发,采用区间估计的统计推断方法开展样本作用概率与总体作用概率对应关系的分析和研究工作,对满足一定置信度和一定总体作用概率下所需要的最小样本量进行估计,希望为规范高功率微波效应实验最小样本量提供理论依据。

　　1　估计分析研究方法

　　在高功率微波效应研究中,研究总体为某效应物全体,如某种电子器件或电子系统。在一定参数微波作用下,效应物总体中被作用个数占总体个数的比例称作总体作用概率。由于总体个数是未知的,其总体作用概率也是未知的,无法通过实验的途径直接获取。为了探求总体作用概率,需要从总体中随机地抽取多个样本开展微波效应实验,可以得到某参数微波下的样本作用概率,即样本中被作用个数占样本个数的比例。

　　统计分析的目的是从样本分布来推断总体分布,该过程统称为统计推断。统计推断的基本问题大致可分为两大类:假设检验和参数估计。假设检验是根据样本所提出的假设做出判断:是接受,还是拒绝。在总体的分布函数完全未知或只知其形式、但不知其参数的情况下,为了推断总体的某些性质,提出某些关于总体的假设,例如,提出总体服从泊松分布的假设。参数估计是运用样本数据对总体参数做出估计,可分为点估计和区间估计两类。点估计是利用样本数据来估计总体参数的真值,即利用样本数据来计算一个单一的估计值。区间估计是利用样本数据确定总体参数所在的区间,并以一定概率保证总体参数在此区间内。可以看到,点估计仅仅是未知参数的一个近似值,这种近似值的精确程度或误差范围都没有给出,这是点估计的缺陷,而区间估计在一定程度上正好弥补了点估计的这个缺陷。

　　微波效应实验最小样本量估计就是由数理统计入手,寻求样本作用概率与总体作用概率的对应关系,对满足一定置信度和一定总体作用概率下所需要的最小样本量进行估计,其中,50%及以上总体作用概率是我们最为关心的。显然,选用区间估计的统计推断方法开展微波效应实验最小样本量估计分析是比较恰当的。更进一步地,在微波效应演示验证(外场试验)阶段,可采用假设检验方法评估其作用效果。

　　2　最小样本量估计过程

　　在高功率微波效应实验研究中,就每一次效应实验而言,即某参数微波辐照或注入某效应物一次,效应结果仅有两种情况:或被作用,或未被作用。更换该效应物样本重复进行多次效应实验,能够获取该参数微波下的样本作用概率,而且每次实验结果出现的概率都不依赖于其它各次实验结果,即各次实验结果互不影响,因此,获取某参数微波下样本作用概率的微波效应实验属于贝努利(Bernoulli)实验,总体服从二项分布[3]。