对数正态总体参数的信仰区间估计

用信仰推断法给出了对数正态总体位置参数和尺度参数的信仰区间估计,并与由枢轴量法得到的置信区间估计进行了比较,得出一致的结果。     

逐步增加II型截尾下Pareto分布参数的区间估计

基于逐步增加的Ⅱ型截尾,讨论了Pareto分布形状参数和尺度参数的区间估计。得到了两参数的区间估计和联合区间估计。最后以估计区间的最短长度为标准,通过数值模拟得到参数的最优区间估计方法。     

逐次定数截尾模型下双参数指数分布的区间估计

基于逐次定数截尾模型下,讨论了双参数指数分布形状参数和尺度参数的区间估计,得到了两参数的区间估计和联合区间估计.最后以估计区间的最短长度为标准,通过数值模拟得到参数的最优区间估计方法.     

指数分布冷贮备单元的串联系统产品的统计分析

考虑寿命服从指数分布的冷贮备单元串联而成的系统,给出了参数的矩估计、极大似然估计和逆矩估计,并通过大量Monte-Carlo模拟考察估计的精度,得到矩估计和极大似然估计优于逆矩估计.同时,还给出了参数的精确区间估计和近似区间估计,通过大量Monte-Carlo模拟考察了区间估计的精度,得到参数的精确区间估计优于近似区间估计.     

对数正态总体分布位置参数的信仰区间估计

利用Fisher的信仰推断方法,给出了对数正态总体分布位置参数的信仰水平为1-α的信仰区间估计.     

均匀分布中参数的区间估计

在均匀分布场合中,分别用枢轴量法、参数的Bayes的估计、信仰水平为1-α的区间估计方法,并给出了三个不同的区间估计,并对这三个区间做了总结.     

瑞利分布全样本下的统计分析

针对瑞利分布,在全样本场合下给出了参数的矩估计、极大似然估计和区间估计。与此同时还通过大量Monte-Carlo模拟分别考察了参数的点估计和区间估计的精度,从中可以看到参数的极大似然估计的精度比矩估计的好些。     

基于完全样本的两参数Weibull分布的参数估计

结合概率图、数值计算方法及Monte-Carlo法给出了在完全样本下两参数Weibull分布参数极大似然估计(MLE)的数值解和区间估计的枢轴量,最后针对具体实例利用随机模拟实现了极大似然估计和区间估计,效果良好.     

三阶Erlang分布参数的Bayes估计及检验

首先给出了三阶Erlang分布在定数截尾场合下参数的极大似然估计;其次给出了在“平均剩余寿命”下的三阶Erlang分布参数的拟矩估计;然后再利用共轭先验分布得到了参数的经验Bayes估计、区间估计和假设检验;最后通过模拟得到一组随机样本并给出了不同截尾样本下参数的点估计和区间估计。     

基于贝塔分布的最优置信区间研究

基于贝塔分布的概率特征性质,该文研究了一类特殊的贝塔分布的最优区间估计; 进而,将得到的区间估计与等尾置信区间进行了比较.结果表明:使用最短置信区间作为未知参数的区间估计,估计的精度得到显著提高.最后,利用数值模拟的方法给出了贝塔分布的最短区间估计用表.