指数分布的无失效数据的Bayes统计分析

随着科学技术的进步,产品的质量也不断提高,产品的寿命越来越长,由定时截尾寿命试验获得的数据经常是"无失效数据,"特别是高可靠性样本试验的研究。本文根据指数分布的无记忆性,给出可靠度的先验分布,进而在无失效数据的情况下,得到了平均寿命的Bayes估计,并给出了某时间处的可靠度的Bayes估计。     

刻度平方误差损失下二项分布无失效数据的可靠性分析

研究在刻度平方误差损失函数下,二项分布无失效数据的可靠度的Bayes估计及其可容许性,并给出了可靠度的多层Bayes估计的表达式.     

无失效数据情形参数的综合估计

对指数分布的无失效数据,在引进失效信息后,在先验分布为Beta分布时,给出了失效率的多层Bayes估计和综合Bayes估计,并给出了无失效数据情形可靠度的综合估计。     

无失效数据失效概率的综合估计

本文对指数分布的无失效数据(ti,ni),给出了参数λ的最小二乘估计以及失效概率pi=p{T相似文献   

双参数指数分布场合下无失效数据的可靠性试验

在电器的可靠性指标达到某个给定值的情况下,利用Bayes方法给出电器的寿命服从双参数指数分布场合下无失效数据的可靠性验证试验,并利用相同的分析方法给出形状参数的1-α的Bayes可信上限和形状参数的Bayes估计.最后,结合实例进行了计算,结果表明,利用该估计方法优于经典估计方法.     

定时截尾恒加寿命试验下无失效数据的Bayes处理方法

文章给出了Weibull分布场合下，定时截尾恒加寿命试验中含有无失效试验数据的一个Bayes统计方法，并用随机模拟的方法比较了Bayes方法和MLE方法的估计结果和误差。     

关于指数分布无失效数据的一种Bayes分析

对指数分布无失效数据给出了一种新的处理方法:用Bayes方法寻求指数分布情况下的拟累积失效数的估计,从而获得无失效情况下未知参数的修正极大似然估计.     

无失效数据场合失效概率的Bayes估计

在无失效数据场合中,失效概率的Bayes估计是常用的方法,对一类不同先验分布下基于无失效数据的失效概率的Bayes估计和多层Bayes估计进行探索,获得了三个有用的定理和两个推论.关于无失效数据的研究,对可靠性理论与应用技术发展具有重要参考价值且具有方法论上的指导意义.     

MLR分布族无失效时可靠度的置信下限

本文讨论了MLR分布族无失效数据时可靠度的经典置信下限问题和指数分布无失效数据时可靠度的Bayes置信下限问题.     

无失效数据失效率的综合多层Bayes估计

为了对指数分布场合无失效数据的失效率进行估计，在先验分布为截尾Gamma分布时，利用平均剩余寿命和极大似然思想提出了两种引进失效数据的方法，给出了失效率的综合多层Bayes估计，并且结合实际数据进行了计算，计算结果显示此种方法是可行的．