无失效数据失效率的综合E-Bayes估计

对指数分布场合无失效数据的失效率进行估计.在先验分布为Gamma分布时,通过两种方式引进失效信息并在这两种方式下给出了失效率的综合E-Bayes估计,然后得出了产品可靠度的综合估计.

无失效数据失效率的综合多层Bayes估计

文章对指数分布无失效数据的失效率，在先验分布为Ｇａｍｍａ分布时，在引进失效信息后，给出了多层Ｂａｙｅｓ估计以及综合多层Ｂａｙｅｓ估计，并给出了可靠度的综合估计。最后。

无失效数据失效率的综合多层Bayes估计

为了对指数分布场合无失效数据的失效率进行估计,在先验分布为截尾Gamma分布时,利用平均剩余寿命和极大似然思想提出了两种引进失效数据的方法,给出了失效率的综合多层Bayes估计,并且结合实际数据进行了计算,计算结果显示此种方法是可行的.

失效概率的综合E-Bayes估计与多层Bayes估计

对于无失效数据问题,文章提出了参数的一种新的估计方法—综合E-Bayes估计法。不仅给出了失效概率的综合E-Bayes估计,而且利用多层先验分布给出失效概率的多层Bayes估计,并说明两者之间的关系。

捕捉与再捕捉模型下动物总数的Bayes综合估计

在先验信息下,确定动物总数和捕捉概率分别服从离散均匀分布和Beta分布,对捕捉与再捕捉试验推导了封闭总体中个体总数的Bayes点估计与区间估计;另外,对多次重复的捕捉与再捕捉试验推导了个体总数的Bayes综合估计,最后对一个实例进行了分析。

对称损失下二项分布参数的Bayes估计问题

在对称损失函数下,利用共轭先验分布讨论二项分布参数p的Bayes估计、多层Bayes估计及E-Bayes估计,并证明该参数的Bayes估计是可容许的.最后给出关于Bayes估计、多层Bayes估计及E-Bayes估计的数值模拟,并比较了三者之间的优良性.

指数分布参数多层Bayes和E Bayes估计的性质

本文讨论无失效数据下指数分布参数多层Bayes估计和E Bayes估计的性质,在超参数分别取两种不同的先验分布下,证明参数的多层Bayes估计和E Bayes估计渐近相等,且多层Bayes估计值小于E Bayes估计值.

无失效数据下失效概率的多层Bayes和E Bayes估计的性质

高可靠性产品的可靠性试验很难获得样品失效的数据,可靠性参数估计涉及无失效数据分析,Bayes方法是处理无失效数据分析的有力方法。多层Bayes参数估计涉及到Beta函数比的积分。利用Gamma函数比不等式,导出Beta函数比不等式及Beta函数比的积分不等式,证明了无失效数据下失效概率的EBayes估计与多层Bayes估计渐近相等,且给出多层Bayes估计值小于EBayes估计值的一个充分条件。

二项分布参数多层Bayes和E Bayes估计的性质

讨论无失效数据下二项分布参数E Bayes估计和多层Bayes估计的性质,证明二项参数的多层Bayes估计和E Bayes估计渐近相等,且E Bayes估计值小于多层Bayes估计值.

Linex损失下Lomax分布形状参数的几种Bayes估计

本文研究了在Linex损失函数下,两参数Lomax分布中尺度参数已知时形状参数的Bayes估计、多层Bayes估计及E-Bayes估计,并运用Monte Carlo随机模拟对各个估计值进行比较.

熵损失下负二项分布可靠度的E-Bayes估计

对负二项分布,给出可靠度在熵损失函数下的Bayes估计,在此基础上给出当先验分布为幂分布时,可靠度的E-Bayes估计和多层Bayes估计,并设计了相应的数值实验,实验结果表明负二项分布可靠度的E-Bayes估计较多层Bayes估计稳健性更好,计算更简单,便于实际应用.

Mlinex损失函数下Lomax分布的几种Bayes估计

本文针对两参数Lomax分布Bayes估计问题进行了研究.主要运用Bayes定理和减函数,得到了在Mlinex损失函数下,两参数Lomax分布中尺度参数已知时形状参数的多层Bayes估计和E-Bayes估计,并对几种Bayes估计的结果进行了比较.从定理结果来看,Bayes估计在应用上更为方便.

对称熵损失下成功概率p的E-Bayes估计

研究对称熵损失下成功概率p的Bayes估计和E-Bayes估计,证明了前者的存在性及唯一性.模拟结果表明E-Bayes估计优于极大似然估计和Bayes估计.并将E-Bayes方法应用在证券投资预测之中,预测效果较好.

刻度平方误差损失下Pareto分布参数的E Bayes和多层Bayes估计

在对给定容量为n的一个Pareto分布样本X 1,X 2,…,Xn,在刻度平方误差损失函数下,利用先验分布讨论Pareto分布参数λ的E Bayes估计和多层Bayes估计.

无失效数据情形船舶E-Bayes可靠性分析

为了解决造价昂贵以及高可靠性产品的可靠性评估问题,基于船舶无失效数据情形,提出了船舶寿命的可靠性评估方法。根据E-Bayes(Expected-Bayesian)理论,设船舶寿命服从指数分布,在失效率的先验分布为Gamma分布,且两个超参数选择三种不同的先验分布情况下,给出船舶失效率和可靠度的三种E-Bayes估计模型;对比分析三种模型,给出EBayes估计的渐进性质。结合集装箱5 600船舶(标箱)寿命无失效数据进行计算,结果表明本文提出的船舶可靠性的E-Bayes估计模型可行、便于工程应用,其中第二种模型当两个超参数同时选取均匀分布时,估计结果更稳健更保守。

一类新的损失函数下负二项分布模型的Bayes可靠性分析

在一类新的加权平方损失函数下,给出了负二项分布可靠度的Bayes和多层Bayes估计,并利用E Bayes方法给出了负二项分布可靠度的E Bayes估计.针对得到的3种估计,给出了数值模拟,结果表明:E Bayes估计比多层Bayes估计优良.

模糊Bayes方法在聚驱抽油机井可靠性分析中的应用

根据Bayes理论,对现场使用聚驱抽油机井管杆偏磨的失效数据进行模糊可靠性统计分析。首先进行各态失效数据异常点的Bayes诊断,对各态寿命分布参数进行Bayes估计;然后运用模糊综合评判方法确定各态失效寿命概率模型,最后得到管杆偏磨失效主要可靠性指标,为进行可靠性分析提供定量依据。

无失效数据情形参数的综合估计

本文对指数分布的无失效数据 ,在引进失效信息后 ,在先验分布为 Gamma分布时 ,给出了失效率的多层 Bayes估计和综合 Bayes估计 ,并给出了无失效数据情形可靠度的综合估计 ,还结合实际问题进行了计算。

无失效数据情形失效率的综合估计

对指数分布的无失效数据 ,提出了无失效数据情形失效率的综合估计法 .在失效率的先验分布为截尾 Gamma分布时 ,给出了失效率的多层 Bayes估计 .在引进失效信息后 ,在失效率的先验分布为截尾 Gamma分布时 ,给出了失效率的多层 Bayes估计和综合估计 ,并给出了可靠度的综合估计 。

无失效数据情形参数的综合估计

对指数分布的无失效数据,在引进失效信息后,在先验分布为Beta分布时,给出了失效率的多层Bayes估计和综合Bayes估计,并给出了无失效数据情形可靠度的综合估计.