数据集概述
本数据集包含基于蒙特卡洛（MC）和拒绝采样方法，结合后验估计进行BME选择的相关数据与结果。涵盖统计预测、数据归一化处理等内容，涉及临界值、BME系数、代理预测等结构化数据及可视化图表，为相关统计方法研究提供支持。
文件详解
- 数据文件（CSV格式，共十七个）：
- crit_val_s_std.csv：包含不同索引对应的标准临界值数据
- c_BME.csv：BME选择相关的系数数据
- surrogate_prediction.csv：代理预测结果数据
- crit_val_IE.csv：IE相关的临界值数据
- h_IE.csv：IE相关的h值数据
- collocation_points.csv：配点数据
- al_size.csv：样本量相关数据
- 可视化文件（PNG格式，共三个）：
- figure_Normalized_BME.png：归一化BME结果的可视化图表
- figure_Normalized_IE.png：归一化IE结果的可视化图表
- figure_Normalized_RE.png：归一化RE结果的可视化图表
- 文档文件（TXT格式，共一个）：
- runningtime.txt：记录总运行时间（4.298小时）
- 其他文件（PKL格式，共一个）：
- gp_list.pkl：高斯过程列表相关的序列化数据
适用场景
- 统计方法研究：分析MC与拒绝采样在BME选择后验估计中的应用效果
- 数据处理优化：探究归一化处理对统计预测结果的影响
- 计算效率评估：基于运行时间数据优化相关算法的计算性能
- 可视化分析：通过图表研究BME、IE、RE等指标的归一化特征
