指数分布在截尾数据下参数的区间估计

针对截尾数据的参数的区间估计问题,通过构造差分给出了指数分布在截尾数据下参数的区间估计.     

不完全数据情形下指数分布参数的最大似然估计

处理生存分析观测数据使用的参数估计方法有很多,极大似然估计法是最常见的一种估计方法。当寿命分布为指数分布时,本文给出了定时截尾数据、定数截尾数据情形的极大似然估计,以及随机右删失下参数极大似然估计的一般表达式。此外,论文还提出了分组数据场合参数极大似然估计的图解求法。     

不完全数据情形下指数分布参数的极大似然估计

处理生存分析观测数据使用的参数估计方法有很多,极大似然估计法是最常见的一种估计方法。当寿命分布为指数分布时,给出了定时截尾数据、定数截尾数据情形的极大似然估计,以及随机右删失下参数极大似然估计的一般表达式。此外,还提出了分组数据场合参数极大似然估计的图解求法。     

带有不完全信息随机截尾试验中参数MLE的似然比检验

研究了带有不完全信息随机截尾试验数据,当失效显示概率pi(i=1,2,…,n)不相等时,在条件(Ψ)下,对参数M LE的进行似然比检验,证明了2logΛn(x)依分布收敛于k2χ-r.     

截尾样本下非参数回归函数基于分割估计的渐近正态性

设{(Xi,Yi),i≥1}是从取值于Rd×R1的总体(X,Y)中抽出的一个i.i.d样本E|Y|<∞,回归函数m(x)=E(Y|X=x).文章在简洁合理的条件下,利用截尾数据的一些性质和鞅的有关理论,证明了截尾样本下非参数回归函数基于分割估计的渐近正态性.     

带有随机失落及随机增添的定数截尾（有替换）试验

对寿命具有指数模型的产品，在定数截尾（有替换）试验同时兼有随机失落及随机增添的情形，对产品可靠性参数给出了估计方法。     

Weibull分布的渐进区间型截尾数据的参数估计

不完全统计数据的分析是当前估计问题中重要的研究对象之一,特别是关于区间型截尾数据的寿命分析。针对一类源于Weibull总体的渐进区间型截尾数据提出一种新的迭代算法。算例仿真结果表明：此类数据应用最大似然估计法所得结果不可靠,而应用文中提出的迭代算法,能有效地估计总体参数。该算法收敛速度快,可靠性高。     

定时截尾数据Pareto分布参数的Bayes估计

研究定时截尾数据情形下Pareto分布参数θ的Bayes估计和可容许性.给出熵损失函数的定义,取损失函数为熵损失函数,通过计算求出定时截尾情形下的熵损失函数,从而给出了Pareto分布参数θ的Bayes估计的一般形式;在给出先验分布为Gamma分布的条件下,计算出参数θ的后验密度,进而得出了参数θ的Bayes估计的精确形式,证明了所得到的参数θ的Bayes估计的可容许性.     

随机截尾指数寿命数据之参数θ的极大似然估计及其性质

针对随机截尾试验模型 ,导出了失效数据组的联合分布函数 ;在受试样本服从指数分布的条件下 ,获得了参数θ的极大似然估计及其性质 ,这是相对于定数截尾和定时截尾来说更具有一般意义的结果。     

广义逐次截尾数据下逆高斯分布参数的贝叶斯估计

针对可靠性应用研究中常需要确定寿命分布参数的问题,讨论了在广义逐次截尾数据下具有位置参数和尺度参数的逆高斯分布(inverse Gaussian,IG)的贝叶斯估计问题,给出了两参数的后验密度核。利用逆变换方法,产生遵从后验密度核的随机数,进而研究了估计未知参数的Gibbs抽样策略。Monte-Carlo模拟结果表明:基于广义逐次截尾数据的贝叶斯估计精度接近完全数据下贝叶斯估计。用一个实际例子进一步说明提出方法的可行性。     

市场预测中的缺失数据问题

本文建立了问卷调查法的数学模型，给出了该模型的参数估计并讨论了估计量的大样本性质。     

恒加试验随机截尾指数分布数据加速系数的LSE

针对恒定应力加速寿命试验下随机截尾指数寿命数据进行统计分析。在加速寿命方程未知的情况下 ,给出了加速系数的近似最小二乘估计方法。随后的随机模拟实例表明 :所给的统计方法计算精度较高     

随机删失下非线性回归模型均值的置信域

考虑随机右删失数据下非线性回归模型中响应变量均值的估计问题,应用经验似然方法构造响应变量均值的调整的经验似然比统计量,证明了在一定的条件下,统计量渐近服从x2分布,所得结果给出了均值的渐近置信域.     

随机截尾寿命试验工参数Weibull分布的统计分析

利用随机截尾寿命试验获得的数据，给出了三参数Ｗｅｉｂｕｌｌ分布参数，可靠度和失效率的Ｂａｙｅｓ点估计及其置信限。     

三参数Weibull分布下随机截尾恒加寿命试验的Bayes统计分析

利用随机截尾恒加寿命试验所获的数据，导出了三参数Ｗｅｉｂｕｌ分布在平方损失下，三个参数的Ｂａｙｅｓ估计，进一步估计了在正常应力水平下的各种可靠性指标     

基于EM算法的不完全疲劳寿命数据可靠性分析

针对随机截尾寿命数据模型的参数估计,提出基于EM算法的通用算法,并以疲劳寿命计算中所常用的二参数威布尔分布模型为例,给出基于EM算法的寿命数据拟合通用方法。另外对于服从复杂分布模型的数据,则采用与蒙特卡洛法相结合的EM算法。最后通过计算模拟的不完全疲劳寿命数据,验证了EM算法对于随机截尾寿命数据模型参数估计的有效性。     

位置尺度分布族中截尾数据的Fisher信息量

证明了混合型截尾数据的渐近Fisher信息矩阵和Ⅰ型截尾数据的Fisher信息矩阵一致。该结果可以推广到一般的对数位置尺度分布族,如Weibull分布、对数正态分布等。     

指示变量随机缺失下变系数模型的分位数回归

本文研究了删失数据以及删失指示量随机缺失情况下部分线性变系数模型的参数估计问题。对非参数部分采用B样条近似,对缺失的指示变量运用极大似然估计,结合分位数回归,得到了参数估计的渐近正态性质和非参数部分的收敛速度。蒙特卡洛模拟和实例分析表明,所提出的方法可以有效处理此类存在缺失的数据,获得有意义的结果。     

截断情况下线性回归模型中回归系数的经验似然

在带有截断情况的线性回归模型中,应用经验似然的方法得到了关于回归系数调整的经验似然比统计量,证明了此时得到的调整经验似然比在一定的条件下,仍服从X^2分布,最后通过模拟得到了关于回归系数的置信区间．