基于非齐次泊松过程的康复诊疗设备可靠性建模研究

目的:研究基于非齐次泊松过程的康复诊疗设备可靠性建模方法,提升康复诊疗设备可靠性分析效果。方法:统计和分析康复诊疗设备在特定时间段内的总运行时间,对其运行数据展开趋势检验,以浴盆曲线为康复诊疗设备故障时的变化趋势;在浴盆曲线变化趋势条件下建立康复诊疗设备非齐次泊松过程可靠性模型;采用最小二乘估计法,估计康复诊疗设备的非齐次泊松过程可靠性模型参数,确定康复诊疗设备的可靠性指标,完成康复诊疗设备可靠性建模,并用于康复诊疗设备管理中。选取2022年4—10月解放军总医院第二医学中心临床在用的17台康复诊疗设备,其中脉冲短波治疗仪6台,干扰电治疗仪5台,吞咽障碍治疗仪3台,空气波压力治疗仪3台,2022年7月医院将基于非齐次泊松过程的康复诊疗设备可靠性建模方法应用于康复诊疗设备管理,对比基于非齐次泊松过程的康复诊疗设备可靠性建模方法应用前后康复诊疗设备的故障率变化。结果:17台康复诊疗设备可靠性建模方法应用前的平均故障率为64.71%(11/17),应用后降至23.53%(4/17),其中6台脉冲短波治疗仪故障率由应用前的66.7%(4/6)降至16.7%(1/6),5台干扰电治疗仪故障率由应用前的60.0%(3/5)降至20.0%(1/5),3台吞咽障碍治疗仪故障率由应用前的66.7%(2/3)降至33.3%(1/3),3台空气波压力治疗仪故障率由应用前的66.7%(2/3)降至33.3%(1/3)。结论:基于非齐次泊松过程的康复诊疗设备可靠性建模方法能够精准计算康复诊疗设备的故障强度函数与累积故障强度函数,降低康复诊疗设备故障率,提升康复诊疗设备使用质量。

非齐次非对称波动方程的Strichartz估计

通过研究齐次非对称波动方程的解,应用Duhamel’s原理,得到非齐次非对称波动方程柯西问题的形式解.与此同时,借助Hardy-Littlewood-Sobolev与lderoH??不等式,给出这类非齐次方程解的Strichartz估计.

矩阵损失下非齐次线性估计关于不等式约束的可容许性

对于一般的Ｇａｕｓｓ－Ｍａｒｋｏｆ模型，给出了当回归系数受一个不等式约束时，在矩阵损失下。

矩阵损失下带约束的回归系数非齐次线性估计的Minimax可容许性的特征

本文在矩阵损失下给出了带约束的回归系数线性估计在非齐次线性估计类中是Ｍｉｎｉｍａｘ可容许估计的充要条件．

增长曲线模型非齐次线性估计的可容许性

本文讨论了增长曲线模型中回归矩阵的函数的估计 ,在矩阵损失下 ,作者得到了非齐次线性估计在非齐次线性估计类中可容许的充要条件。

多元线性模型中回归系数矩阵非齐次线性估计的可容许性

该文研究了协方差矩阵未知的多元线性模型中,二次矩阵损失函数下回归系数矩阵可估线性函数的非齐次线性估计的可容许性.不需正态分布的假设,作者给出矩阵非齐次线性估计在线性估计类中可容许的充要条件;在正态分布的假设下,作者给出矩阵非齐次线性估计在一切估计组成的估计类中可容许的充分条件.

非齐次线性模型M估计的强相合性

研究非齐次线性模型M估计的强相合性.通过分析模型的统计性质,在比相关文献更弱的条件下,证明了非齐次线性模型M估计强相合的充分条件是δn=max1≤i≤n(xi-n)′Tn-1(xi-n)=O(n-δ),其中0<δ<1,并证明若要δ=1时结论依然成立须加强条件.本文结果比文献中的相应结果有所改进,文献结果可由本文结果导出.

线性模型中误差方差的非齐次二次型可容许估计

对于线性模型Y=(y1,…,yn)′=Xβ+ε=X(β1,…,βn)′+(ε1,…,εn)′,其中X为已知的n×p矩阵,ε1,ε2,…εn相互独立,Eεi=0,Eε2i=0,Eε4i=3σ4,i=1,2,…,n,β∈Rp,i=σ2,Eε30<σ2<∞,均为未知参数,在二次损失函数情况下,本文给出了在非齐次二次型估计类D1={(BY+a)′A(BY+a:B是m×n矩,Am×m≥0,a∈Rm}中可容许的充要条件,并给出当Y～N(Xβ,σ2V),rk(X)=n,V>0时非齐次二次型估在σ2的一切估计类中是可容许的充分条件。

矩阵损失下多维几何分布均值的非齐次线性估计可容许性

本文在矩阵损失函数（d-λ）（d-λ）,下讨论多维几何分布均值参数λ的线性估计在非齐次线性估计类中的可容许性.

平衡损失下一般Gauss-Markoff模型中回归系数的非齐次线性可容许估计

提出了适用于一般Gauss-Markoff模型的平衡损失函数,并在该平衡损失下,研究了模型中回归系数的非齐次线性估计在非齐次线性估计类中的可容许性,得到了充要条件.

增长曲线模型误差方差的非齐次二次型可容许估计

对于增长曲线模型Y=ABC+εEε=0,cov(vecε)=σ2(Ip Gn),在二次损失函数下,研究了误差方差的非齐次二次型估计的容许性.在矩阵A行满秩而矩阵C列满秩时,得到了非齐次估计可容许的充要条件.

协方差的非齐次估计的可容许性

本文研究协方差的非齐次二次估计的可容许性,在平方损失下,我们给出了一个非齐次二次估计在非齐次二次估计类中是协方差的容许估计的充要条件.

误差方差的非齐次二次型容许估计——具有共同均值的增长曲线模型

在二次损失函数下 ,研究了增长曲线模型误差方差的非齐次二次型估计的可容许性问题。并得到了一类非齐次二次型估计可容许的充要条件。

增长曲线模型非齐次线性估计的可容许性

讨论增长曲线模型Y＝X1BX2＋ε中回归矩阵B的函数C1BC2的估计L1YL2＋A，在矩阵损失[(L2^T2×L1）Y→＋A→－（S^T2X^T2×S1X1）B→][（L^2×L1）Y→＋A^→-(S^T2X^T2×S1X1）B→]^T下，我们得到了非齐次线性估计L1YL2＋A在非齐次线性估计类Г＝｛L1YL2＋A|L1:t×p,L2:t×p,L2;n×n，A：t×s均为已知实阵｝中可容许的充要条件：L1YL2在Г0＝｛L1YL2|L1:t×p,L2:n×s均为已知实阵｝中容许且当L^T2X^T2×L1X1=S^T2X^T2×S1X1时有A＝0。

生长曲线模型中协方差矩阵的齐次和非齐次估计的可容许性

讨论了生长曲线模型(1.1)中协差矩阵的二次型估计在齐次和非齐次估计类中的可容许性问题,并得到了相应的充要条件。

矩阵损失下期望向量的非齐次线性可容许估计

:设Y1 ,Y2 ,… ,Yn 独立同分布 ,EY1 =β ,DY1 =V ,这里 β∈Rm 与V :mxm >0均未知。取矩阵损失函数L(d ,β) =(d - β) (d - β)′ ,估计类￡ =∑ni =1LiYi+b ;Li 为m阶方阵 ,i=1,… ,n ;b∈Rm 。本文在矩阵损失下给出了非齐次线性估计在￡中是

约束条件下的非齐次线性估计的可容许性

刻划了线性模型（y，xβ，σ2V，V≥0）在不等式约束l＇β≥0条件下的线性估计的可容许性．给出了非齐次线性估计可容许的一个充分条件和一个必要条件．

空间非齐次白噪声驱动的分数阶随机热方程的矩估计

该文主要研究如下伴有Cauchy初值条件的分数阶随机热方程■其中a∈(1,2]为算子D_(δ)^(α)的阶数,δ(|δ|≤2-α)称为偏度参数,扩散系数g(·):R→R是非随机的可测函数:?^(2)/?_(t)?_(x)w_(ρ)(t,x)表示空间非齐次白噪声,在关于非齐次布朗单w_(ρ)(t,x)催化测度ρ的适当假设下,证明了该方程解的存在性、唯一性和H?lder连续性.同时,也证明了方程解的矩估计.

矩阵损失下随机回归系数和参数的非齐次估计的可容许性

考虑线性模型 Y=Xβ+ε,Y 是可观察的 n 维向量,ε和β是不可观察的 n 维和 p 维随机向量;E(β)=Aα,VAR(β)=σ~2△≥0;E(ε)=0,VAR(ε)=σ~2V≥0;E(εβ＇)=0;X,A,△,V 皆为已知矩阵;α∈R^k,σ>0皆为未知参数,本文首次提出矩阵损失函数,并给出了(Sα,Qβ)的估计(L_1Y+α,L_2Y+b)在非齐次估计类中可容许的充要条件。

二次损失下增长曲线模型回归系数非齐次线性估计的可容许性特征

讨论了增长曲线模型回归系数非齐次线性估计在六种不同形式容许性定义下的可容许性，得到了在估计类中KBL的非齐次线性估计在这六种容许定义下可容许的充要条件。