题目为“Three Methods for Combining Probability Distributions and an Alternative to Random-Effects Meta-Analysis(合成概率分布的三种方法以及一种替代随机效应荟萃分析的方法)” 的论文正式发表在《Metrology》2026; 6(1):1. https://doi.org/10.3390/metrology6010001

摘要（译文）如下：

许多领域或学科（例如测量科学中的不确定度分析）需要合成概率分布。本文探讨了三种合成概率分布的方法：加权线性合成、几何合成和分布合成定律（LCD）。尽管这些方法已在文献中有所讨论，但对它们进行系统比较的文献似乎不足。特别是，文献中没有讨论这些方法可能导致的信息损失。本文旨在弥补这一空白。本文在正态分布假设下对这三种方法进行了深入分析。研究表明，加权线性合成方法保留了原始分布中的所有变异性（包括异质性）信息；而几何合成方法和LCD方法均无法保留所有变异性信息，从而导致信息损失。我们提出了一种用于衡量某种合成方法相对于加权线性合成方法的信息损失指标。本文还表明，加权线性合成方法可以作为传统随机效应荟萃分析的一种替代方法。本文提供了三个示例：两个正态分布的合成、三个离散分布的合成以及牛顿引力常数的确定。

感兴趣的读者可以直接下载: Metrology 2026; 6(1):1.

https://www.mdpi.com/2673-8244/6/1/1