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。     

屏蔽数据下三部件串联系统部件可靠性的Bayes估计

在系统失效原因被屏蔽的情形下,讨论三部件串联系统中部件可靠性指标的Bayes估计问题.当部件寿命服从指数分布时,分别在平方损失和LINEX损失下得到了部件未知参数、可靠度函数和失效率函数的Bayes估计.最后通过数值模拟对估计结果进行了分析.     

Rayleigh分布环境因子的经验Bayes估计及仿真

讨论了Rayleigh分布环境因子的定义和估计问题。基于逐次截尾模型,在LINEX损失函数下,给出环境因子的经验Bayes估计。最后利用Monte-Carlo方法对经验Bayes估计和极大似然估计进行了分析比较。结果表明,经验Bayes估计优于极大似然估计。     

逐步Ⅰ型混合截尾试验下Burr部件的可靠性分析

在逐步Ⅰ型混合截尾试验下,研究了Burr部件寿命参数及可靠性指标的极大似然估计和Bayes估计.利用简单迭代方法,给出了寿命参数和可靠性指标的极大似然估计的数值解.然后利用Lindely Bayes近似算法得到了平方损失下寿命参数以及可靠性指标的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估计较极大似然估计的误差小.     

双边定时截尾下广义Pareto分布的可靠性分析

基于双边定时截尾样本,研究广义Pareto分布的形状参数和可靠性指标的估计问题。在进行极大似然估计时,由于似然方程无解析解,故采用EM算法。对形状参数选取,4信息先验,在平方损失下,研究给出广义Pareto分布的形状参数和可靠性指标的Bayes估计。通过Monte-Carlo模拟对形状参数和可靠度函数的极大似然估计、EM估计和Bayes估计的效果进行比较。模拟结果说明,Bayes方法和EM算法适合在小样本场合下对形状参数进行估计,Bayes方法和极大似然估计法适合在大样本场合下对形状参数估计,极大似然估计方法和EM算法适合对可靠度进行估计。     

双边定数截尾试验下广义指数分布的可靠性分析

基于双边定数截尾试验,在无信息先验和共轭先验下,给出了广义指数分布参数的Bayes估计。同时在熵损失和加权平方损失函数下,给出可靠度函数的贝叶斯估计。最后运用Monte Carlo方法对估计结果进行了模拟比较。     

不同损失函数下指数-泊松分布的Bayes估计

基于定数截尾样本,在熵损失、Linex损失和刻度平方损失函数下,给出了指数-泊松分布参数的Bayes估计,并证明了所给估计都是容许的。最后给出了随机模拟例子,对所给估计结果的优良性进行了分析比较。     

Ⅰ型混合截尾下指数-威布尔分布的统计分析

在定时混合截尾情形下,研究了指数威布尔分布的统计分析问题。利用最大似然估计方法给出了指数-威布尔分布参数的最大似然估计。运用Lindley’s逼近方法计算出了分布参数的Bayes估计。最后,运用Monte-Carlo方法对最大似然估计和Bayes估计结果作了模拟比较,结果表明Bayes估计优于最大似然估计。     

屏蔽数据在新型截尾样本下系统的可靠性分析

当系统含有屏蔽数据时,在具有随机移走逐步增加型截尾模型下,讨论了部件寿命服从双参数指数分布的串联系统可靠性估计问题。设随机移走系统数服从二项分布,利用极大似然方法,Bayes理论及方法,推导出双参数指数部件参数、系统可靠性函数、失效率函数及移走概率的极大似然估计和Bayes估计。并利用Monte Carlo方法对两种估计结果进行了比较,表明Bayes估计较极大似然估计效果更优。     

逐步Ⅱ型混合截尾下Pareto分布的统计分析

基于逐步Ⅱ型混合截尾寿命试验数据,研究了Pareto分布的统计分析问题。利用极大似然方法和Bayes估计理论,导出了Pareto分布参数的极大似然估计和基于不同先验分布下的Bayes估计。最后利用Monte-Carlo模拟方法对估计的结果进行了对比分析。