双边定时截尾下Pareto分布的参数的极大似然估计的EM算法

给出了当寿命分布为Pareto分布时,双边定时截尾寿命试验下形状参数的极大似然估计。由于似然方程形式较复杂,无法得到参数的显式表达式。但可证明此极大似然估计是唯一存在的,并利用EM算法求出了此参数的一种估计。

定时截尾缺失数据下指数分布的统计推断

当寿命分布为指数分布exp(m)时,通过大量的Monte-Carlo数值模拟试验,得出枢轴量-mm的近似点分布为对数正态分布,并给出m点近似估计及近似区间估计.结果表明,在缺失数据数目不太大时,参数估计的精度还是令人满意的.

定时截尾缺失数据下指数分布的参数AMLE

试验数据缺失是产品寿命试验中经常遇到的情况,处理起来比较复杂.当寿命分布为指数分布时,给出寻求定时截尾寿命试验数据缺失场合下,样本分布参数的近似极大似然估计.通过大量的Monte-Carlo数值模拟试验,证实所给方法的可行性.

定时截尾缺失数据下指数分布的统计推断

试验数据缺失是产品寿命试验中经常遇到的情况,处理起来也比较复杂.文中在寿命分布为指数分布时,给出寻求定时截尾寿命试验数据缺失场合下样本分布参数点估计的一种近似方法.通过大量的Monte-Carlo数值模拟试验,在缺失数据数目不太大的情况下,参数估计的精度令人满意.文中还从理论上证明,可利用枢轴量-mm的分布对参数m作区间估计.

定数截尾步加寿命试验缺失数据下Weibull分布的正常应力水平下特征寿命的近似Bayes估计

当寿命分布为weibull分布时,本文研究定数截尾步加寿命试验缺失数据场合下,当形状参数m已知时,对在正常应力水平S0下的特征寿命η0的一种新的近似Bayes估计.虽然结果形式比较复杂,但可利用数值计算的方法得其近似结果.利用模拟方法研究所给估计的精度,结果显示所给估计的精度是令人满意的.

定时截尾数据缺失场合下指数分布的似然函数的近似

给出了当寿命分布为指数分布时,定时截尾寿命试验数据缺失场合下样本的似然函数的近似,从而可以简化平均寿命的Bayes估计。

定数截尾缺失数据下双参数指数分布的近似Bayes推断

当寿命分布为双参数指数分布时,本文给出了定数截尾寿命试验数据缺失场合下参数的Bayes估计.为了计算上的方便,本文还给出了Bayes估计的一种近似计算方法.通过大量的Monte-Carlo数值模拟试验,表明这种方法是可行的.

双边定数截尾情形下一个两参数有浴盆形状失效率的寿命分布参数的Bayes估计

在双边定数截尾情形下,给出了一个2参数有浴盆形状失效率的寿命分布参数的极大似然估计和在平方损失下基于无信息先验下和共轭先验信息下的Bayes估计,通过大量的Monte-Carlo数值模拟试验,对这2种情况下的估计的结果与极大似然估计作了比较.当样本n较大时,r愈大,s愈小,即丢失数据的数目愈小,Γ先验的Bayes估计与极大似然估计差不多,更接近于真值,都比无先验的Bayes估计要好.

定数截尾缺失数据下Weibull分布的形状参数近似估计

研究定数截尾寿命试验数据缺失场合下,Weibull分布中形状参数的点估计问题.利用次序统计量的方法给出形状参数的近似估计,并通过大量的Monte-Carlo数值模拟试验,验证方法的可行性.

定时截尾数据缺失场合下Weibull分布的Bayes分析

本文研究了定时截尾数据缺失场合下的两个参数与可靠度的Bayes估计。利用数值计算的方法,获得了两个参数与可靠度的Bayes估计的近似结果。大量的Monte-Carlo数值模拟试验表明了所给方法是可行的。

定数截尾场合下Weibull分布的形状参数置信上下限

为求得双参数Weibull分布的形状参数的单侧置信上下限,通过构造统计量T1(m)=S1+V/V,推导出其分布与参数m、η无关,且其分位点计算简便。并通过大量的Monte-Carlo数值模拟试验证实了所给方法的可行性。

定数截尾Weibull分布的形状参数的最短化置信区间

通过数值计算的方法,对于给定的置信度,在样本容量从3￣20的范围内,求得了定数截尾Weibull分布的形状参数的最短置信区间,并对通常方法求得的置信区间的长度与最短置信区间的长度进行了对比分析。结果表明:在小样本≤11的情形下,用最短置信区间来作未知参数的区间估计,将会使估计精度得到显著的提高。

定时截尾缺失数据下指数分布的统计推断

试验数据缺失是产品寿命试验中经常遇到的情况,处理起来比较复杂。当寿命分布为指数分布时, 给出了定时截尾寿命试验数据缺失场合下样本分布参数的点估计及区间估计的一种近似方法。通过大量的 Monte-Carlo 数值模拟试验,在缺失数据数目不太大时,参数估计的精度还是令人满意的。并从理论上证明可利用枢轴量 (?)/m 的分布对参数 m 作区间估计。

定数截尾下双参数指数分布位置参数的统计推断

通过逆矩法的估计方法,得到了定数截尾下双参数指数分布E(μ,λ)中位置参数μ的逆估计量。模拟结果表明逆矩法估计量是可行的。同时,也得到构造位置参数区间估计的方法。

定数截尾场合下Weibull分布的形状参数置信下限

为了求得双参数Weibull分布的形状参数m的单侧置信下限,通过构造统计量T1(m)=V/S1+V,推导出其分布与参数m、η无关,且其分位点计算简便。由此可得参数m的置信下限,且证明其为无偏。并通过大量的Monte-Carlo数值模拟试验证实了所给方法的可行性。

双边定数截尾下Weibull分布联合置信区间探讨

在电子产品双边定数截尾寿命试验下,当寿命分布为Weibull分布时,探讨了两参数的联合置信区间估计的一种方法,并通过Monte Carlo模拟实验证明了此方法的可行性。

定数截尾缺失数据下Weibull分布的形状参数两种近似估计的比较

本文研究了定数截尾寿命试验数据缺乏场合下Weibull分布中形状参数的点估计问题.利用次序统计量的方法及逆矩估计法分别给出形状参数的近似估计,并通过大量的Monte-Carlo数值模拟试验对这两种方法精度作了比较.

定数截尾试验数据缺失的一些处理方法的探讨

在电子产品定数截尾试验中,常会遇到数据缺失的问题。如何对"缺失数据"后的现有数据进行统计分析,是一个特殊的、有较大难度的问题。寻找在缺失数据条件下对不完全数据的处理进行科学、有效的可靠性分析方法,现已成为可靠性分析中一个新的、重要的领域。

指数分布恒加试验定时截尾试验数据缺失时的Bayes分析

运用Gibbs抽样迭代方法,解决Bayes分析中的后验边际分布的计算问题,得到满足顺序约束的参数的Bayes估计.通过Monte-Carlo模拟表明,在各场合存在先验信息的情况下,Bayes估计的相对偏差和相对均方误差都小于极大似然估计;而对于没有先验信息的情况,Bayes估计跟极大似然估计的效果差不多.

定数截尾缺失数据下线性失效率模型的参数估计

利用逆估计法的思想,给出寿命分布为线性失效率模型时,定数截尾寿命试验数据缺失场合下样本分布参数的近似点估计.通过Monte-Carlo数值模拟表明,当样品容量固定时,随着数据的增大,精度愈高;当缺失数据数目太大时,参数估计误差偏大;而当缺失数据数目不太大时,参数估计的精度还是令人满意的.