左截断右删失数据下OLLGG分布的参数估计

为了探索Odd Log-Logistic Generalized Gompertz(OLLGG)分布在生物学、社会学、计算机和市场营销等领域的广泛应用,本文研究左截断右删失数据下OLLGG分布的多参数回归模型,利用极大似然思想对参数进行估计。通过数值模拟,检验估计方法的有效性,并使用赤池信息量准则来选择适合的分布形式。最后,将本文的回归模型应用于channing house数据集,展示其良好的拟合效果。

左截尾双参数指数分布的可靠寿命的广义置信下限

本文基于左截尾双参数指数分布定数截尾数据,利用Weerahandi给出的广义枢轴量和广义置信区间的概念,通过两种不同的方法建立了可靠寿命的广义置信下限.第1种方法利用位置参数无限制时可靠寿命的广义置信下限来定义左截尾情形下可靠寿命的限制广义置信下限,第2种方法基于广义枢轴量在限制参数空间上的条件分布给出可靠寿命的条件广义置信下限.我们分别研究了这两种置信下限的性质,给出了简单易行的数值计算方法.模拟比较表明限制广义置信下限具有好的覆盖率性质,条件广义置信下限的覆盖率与参数取值有关,但它有时比限制广义置信下限具有更大均值和更小标准差.

左截尾双参数指数分布的可靠性评估(Ⅱ)

对左截尾双参数指数分布,给出了其分布参数(位置参数μ,尺度参数θ),可靠性测度(失效率λ,平均失效前时间(MTTF)M,可靠寿命tR,可靠度R(t))的UMVUE,Bayes估计与经典精确限,Bayes精确可信限,还给出了MTTF高精度的经典近似限,最后用数值例说明了这些方法。

双参数指数分布双样预测的Bayes方法

对双参数指数分布的无替换定数截尾的当前样本 ,本文给出了双样问题在无信息先验分布下的Bayes预测子与精确预测限 ,结果表明 ,此时的Bayes精确预测限与经典精确预测限是一致的 ,而预测子却不相同 。

条件均值对可靠性测度Bayes估计的应用(I)

本文讨论了条件均值对某些常见失效分布的参数与可靠性测度的Bayes估计的应用,这些分布包括,双参数指数分布,左截尾双参数指数分布,正态分布与对数正态分布。

左截尾双参数指数分布的可靠性评估(Ⅰ)

对左截尾双参数指数分布,给出了其分布参数(位置参数μ,尺度参数θ)、可靠性测度(失效率λ,平均失效前时间(MTTF)M,可靠寿命tR,可靠度R(t) )的UMVUE、Bayes估计与经典精确限和Bayes精确可信限,还给出了MTTF高精度的经典近似限。最后用数值例说明了这些方法。

左截断右删失数据下尺度参数与协变量相关时广义指数分布的估计及应用

在左截断右删失数据类型下,当时间变量T服从广义指数分布时,针对尺度参数是否受协变量影响建立两种模型,并用极大似然估计法给出参数估计,用Newton-Raphson算法求解参数估计.将两种模型分别应用到变压器寿命数据集和Channing house数据集中,得到了其生存函数和风险函数.

定数截尾场合下混合指数威布尔分布的参数估计

混合指数威布尔分布是寿命数据分析中一个重要的统计模型.但是利用传统的矩法估计,极大似然估计等估计模型的参数比较困难.应用ECM算法,研究了混合指数威布尔分布在定数截尾数据场合下的参数估计问题,并以数值模拟验证用ECM算法来估计混合指数威布尔分布在定数截尾数据场合下的有效性.