基于田口可靠性试验的截尾数据处理方法

【目的】当田口方法用于产品可靠性改进时,作为响应变量的寿命的观测数据通常是截尾的。对于截尾数据,田口数据分析方法不再适用,需寻求新的数据处理方法解此问题。【方法】提出威布尔分位函数近似法估计右截尾时间的中位剩余寿命,并用截尾时间和中位剩余寿命之和代替右截尾寿命,从而将不完全数据变换为完全数据,进而完成田口数据分析。【结果】通过两个仿真数例,说明了采用所提出方法得到的中位剩余寿命估计是相对精确的、稳健的;通过一个实例,说明了该方法的有用性。【结论】本文为可靠性改进试验数据分析提供了一个简单有效的数据处理方法。

厚尾数据的波动率结构变化检验及应用研究

本文构建两个稳健检验统计量来检验波动率中结构变化问题。通过基于绝对值而不是平方项来构建统计量,从而降低对矩的要求,特别适用于非正态尖峰厚尾数据;另外,通过非参数残差构建长期方差,从而提高备择假设下的检验功效。在一定假设条件下,证明两个检验统计量具有标准的极限分布,并能检验出波动率中单个或多个结构断点以及平滑结构变化。蒙特卡罗模拟也证实了两个新检验统计量在数据呈现非正态分布时,明显优于现存的几种检验方法。最后,运用新方法实证发现,俄乌冲突期间美元对俄罗斯卢布、美国次贷危机中标普500指数和2022年以中证1000为代表的我国小盘股波动率均存在明显结构变化。

多重定时截尾数据下石化安全设备可靠度估计

针对多重定时截尾类型的石化安全设备寿命数据和由此导致的可靠度评估挑战,提出一种填充最小二乘法结合改进Bootstrap法的可靠度估计方法。采用代表性的Weibull分布拟合,并利用填充最小二乘法获得设备可靠度的点估计,再利用改进Bootstrap法扩大样本量,得到可靠度的置信下限。通过蒙特卡洛模拟实验结果表明,所提出方法在精确性和适用性上均优于传统的方法且具有优良的稳健性。最后,以加氢裂化装置中紧急泄压阀为例进行数值计算,确定设备维护时间为12 929 h,改进Bootstrap法获得的置信下限估计为6 969 h,确保石化安全设备平稳运行。

商品尾数定价的心理效应机制及未来研究取向

零售商在对商品进行定价时,通常会采用尾数定价和整数定价。研究发现,这两种定价方式会让消费者产生不同感知,从而影响其购买策略。为了更全面地了解尾数定价对消费者行为的影响,本文对相关研究文献所涉及的商品尾数定价的心理效应、机制解释和影响因素进行综述,并从商品定价的依据模式对尾数定价效应的影响、商品尾数定价的心理机制探究的方法学拓展、商品定价效应的心理机制与理论解释这三个方面提出未来可能的研究方向。

定数截尾数据缺失场合下指数分布参数的Bayes估计

当寿命分布为指数分布时，本文给出了定数截尾寿命试验数据缺失场合下平均寿命的Ｂａｙｅｓ估计，为计算上的方便，本文还给出了Ｂａｙｅｓ估计的一种近似计算方法，数值例子表明这种方法简便可行。

随机截尾数据下的液压泵故障分布的两参数威布尔分布模型

液压泵在使用阶段的可靠性能最真实地反映产品的实际可靠性水平和薄弱环节,其可靠性数据具有随机截尾特性,因此其可靠性数据分析面临着诸多困难。首先提出了一种基于随机截尾数据的两参数威布尔分布的建模方法,并将其应用于某型液压泵的可靠性数据分析,最后进行了仿真试验研究。仿真试验结果表明,基于平均秩次法的液压泵两参数威布尔分布模型比基于残存比率法的两参数威布尔分布模型更为精确,同时验证了威布尔分布的优越性。研究成果为基于随机截尾数据的液压泵提供了一种更为精确的可靠性分析方法。

截尾数据整体估计方法

提出一种截尾数据整体估计方法。该方法能够将仿真(或数字化设计)结果与截尾试验数据或不完全数据有机结合,实现多个状态下(多个母体)截尾试验数据或不完全数据的整体推断,从而建立各状态下正态分布、极值分布和Weibull分布等位置-尺度分布族的参数估计量,给出母体百分位值的置信限和置信区间估计。与传统方法相比,该方法具有信息量大,精度高的特点,能够进行极小子样可靠性评定。文中还给出一种利用截尾试验数据或不完全数据对仿真结果进行检验的方法。

截尾数据线性回归分析方法

提出一种新的回归分析方法,建立了截尾数据回归方程,给出回归系数和标准差的最佳无偏整体估计及其协方差矩阵。文中详细讨论了工程中最常见的正态分布截尾数据一元线性回归分析,给出其回归曲线的置信限和百分位值的置信区间估计,并将该方法推广到极值分布和威布尔分布的情况。传统回归分析只适用于来自正态分布的完全数据,对于截尾数据或威布尔分布数据则无能为力,目前工程上只能采用成组试验方法,结果导致试验量很大。本文方法能够很好地解决上述问题,与成组试验法相比,在试样数相同的条件下具有更高的精度,而在精度相同的情况下,则可以节省大量试样。

定时截尾数据最佳线性无偏估计方法

提出定时截尾数据最佳线性无偏估计方法。针对工程中常见的位置-尺度分布族,给出定时截尾情况下分布参数的最佳线性无偏点估计公式及其协方差矩阵,得到分布参数的置信区间、百分位值和百分率的点估计及其置信上、下限。详细讨论Weibull分布和对数正态分布定时截尾数据的最佳线性无偏估计问题。与目前工程中常用的极大似然估计(maximumlikelihood estimation,MLE)方法相比,文中方法所得估计量不但在大样本而且在小样本情况下也具有最佳无偏性质,且计算简单、精度高,便于工程应用。

δ冲击模型中截尾数据的统计推断(英文)

本文研究了δ-冲击模型中参数δ的统计推断问题,该模型具有参数为λ的Poisson冲击,系统在当两个连续的冲击时间间隔小于δ时失效,失效的时间记为T.首先,我们给出了在δ小于平均冲击间隔时间(即1/λ)的情况下,失效时间T的密度函数的性质;然后我们给出了截尾数据的损失信息补偿的方法;借助Class-K方法,给出了δ的无偏、一致估计以和区间估计.最后,由Edgeworth展开和Boostrap方法,我们得到了δ的精确度更高的区间估计.

定时截尾数据Pareto分布参数的Bayes估计

研究定时截尾数据情形下Pareto分布参数θ的Bayes估计和可容许性.给出熵损失函数的定义,取损失函数为熵损失函数,通过计算求出定时截尾情形下的熵损失函数,从而给出了Pareto分布参数θ的Bayes估计的一般形式;在给出先验分布为Gamma分布的条件下,计算出参数θ的后验密度,进而得出了参数θ的Bayes估计的精确形式,证明了所得到的参数θ的Bayes估计的可容许性.

吉利数字偏好与尾数定价

持有吉利数字偏好的消费者,在首次购买决策以及再次购买决策等消费者行为方面深受尾数定价的影响。吉利尾数偏好会使消费者倾向于购买使其产生积极联想的吉利尾数定价的商品而放弃购买使其产生消极联想的不吉利尾数定价的商品,同时对吉利尾数定价商品产生高的期望。但是,这也有可能会降低消费者的满意度。当然,由于偶然强化与间歇强化影响的存在,这种购买可能性的提高在产品质量稳定的前提下,将能得到进一步的加强并向其他产品扩散。

定数截尾数据缺失场合下Weibull分布的Bayes统计分析

当寿命分布为Weibull分布时,本文给出了定数截尾数据缺失场合下各种参数的Bayes估计,并且给出了它们与极大似然估计的模拟比较.

基于随机截尾数据下Weibull分布的参数极大似然估计与应用

对服从Weibull分布的随机截尾数据建立似然方程,给出形状参数和尺度参数的极大似然估计,通过参数极大似然估计对火箭发动机试车试验数据进行了可靠性评估分析,算例得到的形状参数估计值与实际工程应用的经验估计值十分接近。

吉利性偏好对营销决策的影响:尾数定价与品牌名称

文化因素对消费者的行为以及企业的营销策略具有重要的影响,而在亚太很重要的一个方面就是华人世界中显著的吉利性偏好。其中又尤其以吉利性的数字与词汇具有最为普遍的影响,并突出体现在商品价格的尾数以及商品的品牌名称上。选择吉利数字作为商品价格的尾数能够增加消费者购买的可能性,但可能造成消费者满意度的下降。不过这种购买可能性的提高在产品质量稳定的条件下将得到进一步的加强。而吉利性偏好程度越高的消费者,对品牌名称吉利因素的感知度也会越高,进而对消费者的品牌认知程度有正向影响。最终,较高的品牌名称吉利性感知以及较高的品牌认知能够共同提高消费者的购买意图。因此,文化信仰中传统吉利性偏好与尾数定价和品牌命名称的结合,将能够对消费者的行为产生影响,这将是企业营销决策需要考虑的因素之一。

长尾数据监护与图书馆的职责——伊利诺伊香槟大学图书馆范例研究

长尾数据是一种重要的学术资源,是科研创新的源头,但由于缺乏关注与技术支持而长期被忽视。基于科学研究的长尾理论和国内外研究现状发现,图书馆可以作为主导长尾数据监护工作的最佳机构。在伊利诺伊香槟大学图书馆开展的环境科学长尾科研数据监管实践中,需求调查、制订数据管理计划、科研数据的组织、数据保存和共享、数据监护评价等是数据监护的主要内容,数据监护工作重心从"大科学"向"小科学"转移,数据管理工作从科学研究的下游向上游转移,国书馆的职责从协助向主导转变,图书馆员从单一的"管理员"向多元化角色转变。图1。表2。参考文献14。

基于右截尾数据的近极值事件的态密度估计

右截尾数据在实际数据中经常出现,如材料的疲劳试验等.本文研究基于右截尾数据的近极值事件的态密度(DOS)估计问题.首先定义右截尾数据类型下的态密度,接着推导了平均态密度的精确表达式.然后在大样本情形,利用蒙特卡洛(Monte-Carlo)方法、核密度估计方法等来估计平均态密度.最后应用Monte-Carlo模拟和亚马尔半岛的夏天气温数据说明了本文的方法,结果表明平均态密度的近似结果与经验结果均拟合得很好.

非参数回归函数的基于截尾数据的估计

本文考虑截尾数据情况下非参数回归函数m(x)=E(Y|x)的估计。具体地讲,我们面对的是这样的数学模型:T是与(X,Y)独立的随机变量,我们观测到的不是Y本身,而是Z=min(Y,T)及δ=[Y≤T]。今有训练样本{(X_i,Z_i,δ_i)}_(i-1)及当前样本(X,z,δ),记ξ_i(·)=[z_i≥·], N^+(·)=sum from i=1 to n ξ_i(·), V_n(·)=multiply from i=1 to n{1+N^+(z_i)/2+N^+(z_i)}~[δ_i=_i<0], U_n(·)=sum from i=1 to n Wnt(x)ξ_i(·), 令 m_n(x)=integral from 0 to u_n U_n(y)|V_n(y)dy, 其中u_n=F_2^(-1)(n^(-a)),0<α<1/2为一实常数,F_2(·)=P(Y≥·)为Y的(右侧)分布函数。在权函数{W_(ni)(x)}_(i=1)~n及(X,Y,T)的分布函数满足一组条件下,我们证明了m_n(x)为m(x)的强相合估计,即:m_n(x)→m(x),a.s.(n→+∞).

基于截尾数据概率密度核估计的一些渐近行为(英文)

Blum和Snsarla(1980)提出了一基于截尾数据非负随机变量概率密度f(t)的核估计(?)_n(t),本文证明了(?)_n(t)的一致强相合性。此外,我们还进一步研究了(?)_n(t)的一致强收敛速度问题,给出了(?)_n(t)的一渐近表达式,并利用所给的表达式证明了(?)_n(t)以速度为O(n^(-2a))均方收敛到(?)_n(t),其中0<a<1/4。

含截尾数据的时间相依的ROC曲线分析

目的将时间相依的ROC曲线应用到临床试验的分析中。方法采用多中心、随机、双盲双模拟、阳性药物平行对照的治疗成人慢性乙型肝炎的Ⅱ期临床试验,通过三个模型,用时间相依的ROC分析方法考察两个次要疗效指标HBVDNA、ALT对疗效判定的诊断能力、两者的综合诊断能力以及各指标诊断能力的组间比较。结果对乙型肝炎疗效的诊断方面,HBVDNA比ALT诊断能力更强,HBVDNA和ALT两个指标的综合诊断能力最强,但与HBVDNA单指标诊断能力差别无统计学意义。HBVDNA、ALT以及两者对疗效的综合诊断能力上,试验组都要略高于对照组,且组间差别有统计学意义(P<0.05)。结论对于一个历时较长的临床试验来说,由于病例依从性的问题会存在一定的脱落,疗效的判定存在截尾数据,并且也是时间相依的,此时对各诊断指标诊断能力的考察就应该用时间相依的ROC曲线分析更符合实际。