逆威布尔部件的可靠性估计

针对贝叶斯分析中平方误差损失存在的"高估和低估同等重要"问题,提出了一种基于熵损失函数的贝叶斯可靠性分析方法。利用该方法,分别在无信息先验和共轭先验分布下,推导出逆威布尔部件参数、可靠度函数及失效率的Bayes估计,并证明了形如[c T(x)+d]-1的一类估计具有容许性。为了比较不同估计结果的忧劣,文中还给出了逆威布尔部件参数的一致最小方差无偏估计(UMVUE)。最后运用Monte Carlo方法对各种估计的均方误差进行了模拟比较。结果表明,当样本量比较小时,Bayes估计的均方误差小于UMVUE的均方误差。随着样本量的增加,各个估计的均方误差都减小,但在共轭先验下Bayes估计的均方误差最小。