逐步Ⅱ型混合截尾下Lomax分布多部件应力强度模型的可靠性分析

基于逐步Ⅱ型混合截尾样本,研究Lomax分布多部件应力强度模型的可靠性分析问题。假设应力和强度具有不同形状参数和共同尺度参数,利用极大似然理论及迭代方法获得可靠度函数的极大似然估计(MLE),并给出渐近置信区间;然后,运用贝叶斯理论,借助Tierney-Kadane(TK)近似方法、MCMC算法,讨论平方误差损失函数下未知参数及可靠度的贝叶斯估计,给出其最大后验密度可信区间(HPD);最后,利用Monte-Carlo模拟方法对估计结果进行对比分析。模拟结果显示:贝叶斯估计整体上优于极大似然估计,并且随样本量的增大,2种估计的均方误差(MSE)均逐渐减小,HPD可信区间的效果优于渐近置信区间。

逐步Ⅱ型截尾步进应力部分加速寿命试验的统计推断

基于逐步Ⅱ型截尾样本,研究了逆Rayleigh分布在步进应力部分加速寿命试验下的统计分析问题.首先运用贝叶斯方法、极大似然估计方法和近似极大似然估计方法,得到了未知参数和加速度因子的贝叶斯估计(BE)、极大似然估计(MLE)和近似极大似然估计(AMLE),并运用极大似然估计的渐近正态性推导出未知参数和加速因子的渐近置信区间.其次,运用贝叶斯理论在平方损失函数和线性指数损失函数下给出了模型参数和加速因子的贝叶斯估计和最大后验密度(HPD)置信区间.最后,利用蒙特卡罗模拟对3种不同估计方法的精度进行了评估.数值模拟表明:贝叶斯估计的效果大体上优于极大似然估计和近似极大似然估计的效果;线性指数损失函数下的贝叶斯估计效果要优于平方损失函数下的贝叶斯估计效果;随着样本量的增加,3种估计方法的均方误差(MSE)和平均相对误差(ARE)均呈减小趋势;在同一组样本和同一种移除方案中,BE的HPD置信区间长度优于MLE的渐近置信区间长度.

逐步Ⅱ型截尾下指数分布恒加试验的贝叶斯分析

对逐步Ⅱ型截尾下指数分布场合恒定应力加速寿命试验进行了贝叶斯统计分析,利用Gibbs抽样给出了该模型的两种Bayes估计.最后通过Monte Carlo方法对逆幂律模型进行了模拟,统计表明两种Bayes估计均是有效的.

逐步Ⅱ型截尾情形下逆-Weibull部件的Bayes估计

在逐步Ⅱ型截尾试验下,研究了逆-Weibull部件寿命参数的极大似然估计和Bayes估计。利用简单迭代方法,给出了寿命参数的极大似然估计的数值解。然后基于不同的先验分布,得到不同损失函数下寿命参数的Bayes估计。最后,运用Monte-Carlo方法对各估计结果作了模拟比较,结果表明Bayes估计优于极大似然估计,且LINEX损失下的Bayes估计误差最小。

自适应逐步Ⅱ型混合截尾恒加寿命试验下广义指数分布的统计分析(英文)

在自适应逐步II型混合截尾恒定应力加速寿命试验下,讨论了两参数广义指数分布的统计分析.利用EM算法和最小二乘法相结合的新方法推导出未知参数与可靠度函数的点估计,通过信息缺失原则得到了观测Fisher信息阵和尺度参数的渐近无偏估计.利用估计的渐近正态性和参数bootstrap方法构造了参数的置信区间.最后运用Monte-Carlo方法分别对得到的点估计和区间估计的精度进行研究,结果表明尺度参数的渐近无偏估计优于相应的两步估计,Boot-p置信区间比相应的渐近置信区间更精确.

逐步Ⅱ型寿命下逆Rayleigh分布参数的估计

在逐步Ⅱ型截尾样本下讨论了逆Rayleigh分布参数的估计问题,给出了参数的最大似然估计,并在三种不同的损失函数下给出了参数的Bayes估计和区间估计.最后给出了数值模拟的例子。

部件Gumbel-Barnett Copula相依竞争失效的k/n系统可靠性分析

考虑具有两个相互关联的竞争失效机理导致部件失效的k/n系统可靠性问题,关联性由Gumbel-Barnett (GB) Copula连接,边缘分布为尺度和形状参数不同的Weibull分布.研究了GB Copula对部件和k/n系统失效率和可靠度的影响.证明了当边缘分布形状参数相等时,在不同取值下,部件对应单调递增、单调递减和浴盆状失效率.模拟发现k/n (n> 1)系统可靠度并不一致优于简单系统(即k/n=1/1).基于逐步Ⅱ型截尾样本,讨论了k/n系统参数和可靠度的Bayes估计,并进行了Monte Carlo试验与分析.最后,提供了一个实例演示本文构建的模型和提出的方法.

逐步Ⅱ型截尾样本下恒定应力部分加速寿命试验的统计分析

在逐步Ⅱ型截尾样本下,研究广义逆Weibull分布恒定应力部分加速寿命试验(PALTs)的参数估计问题。利用极大似然法得到未知参数和加速因子的极大似然估计(MLE),并根据其渐近正态性计算渐近方差—协方差矩阵,以得到未知参数和加速因子的近似置信区间。取未知参数的先验分布为伽马分布,取加速因子的先验分布为均匀分布,使用Lindley近似算法和Metropolis-Hastings(MH)算法,在平方误差损失(SEL)函数下给出未知参数和加速因子的贝叶斯(Bayes)估计和最大后验密度(HPD)置信区间。通过蒙特卡洛模拟,对MLE和Bayes估计进行了比较。结果表明,在所有考虑的情况下,Bayes估计效果较好,其中MH算法相比Lindley估计更有优势。

逐步Ⅱ型截尾下屏蔽数据Burr Ⅻ串联系统的可靠性分析

假设串联系统由两参数BurrⅫ部件组成,两个参数均未知。在逐步Ⅱ型截尾试验下,基于屏蔽系统寿命数据,讨论了部件参数与可靠度函数的统计推断问题。利用极大似然理论及迭代方法,获得了部件参数及可靠度函数的极大似然估计,并给出了其渐近置信区间。鉴于极大似然估计法在完全屏蔽情形下的局限性,通过引入辅助变量并运用Gibbs抽样法,讨论了部件参数及可靠度函数的贝叶斯估计和最大后验密度置信区间。最后给出仿真算例,验证了本文方法的可行性和有效性。

屏蔽数据并联系统的可靠性分析

在逐步Ⅱ型截尾模型下,研究含屏蔽数据三部件并联系统的可靠性分析。假设组成系统的部件相互独立且服从补充指数分布,利用屏蔽系统寿命数据给出了部件参数与可靠度函数的极大似然估计。鉴于极大似然法在完全屏蔽情形的局限性,通过引入潜在变量并运用Metropolis-Hastings抽样算法获得了部件参数及可靠度函数的贝叶斯估计、参数的最大后验密度置信区间。最后利用Monte-Carlo方法给出数值例子,分析了屏蔽水平对两种估计精度的影响,并验证了文中结果的正确性。

基于自适应逐步Ⅱ型混合截尾试验Burr-Ⅻ分布的统计分析

本文分别基于自适应逐步Ⅱ型混合截尾试验和逐步Ⅱ型混合截尾试验,结合部分步进应力加速寿命试验,使用经典统计理论和Bayes理论讨论了Burr-Ⅻ分布下的统计分析问题.给出了Burr-Ⅻ分布在不同截尾试验下的极大似然估计和Bayes估计.利用Monte-Carlo模拟对自适应逐步Ⅱ型混合截尾试验和逐步Ⅱ型混合截尾试验下的参数估计进行模拟比较.结果表明,自适应逐步Ⅱ型混合截尾试验下的均方误差更小,区间长度更短,相对误差更小,所以自适应逐步Ⅱ型混合截尾试验更优越.