在定数截尾样本下三参数威布尔分布的矩估计改进

将威布尔分布数据转化为均匀分布数据，利用平均剩余寿命构造样本矩，得到在定数截尾样本下三参数威布尔分布的矩估计方程。     

两参数威布尔分布定律截尾样本的矩估计

讨论了在两参数威布尔场合下，定数截尾样本的矩估计问题，利用转化的思想得出了矩方程，从而得出矩估计。     

混合截尾试验下双参数韦布尔分布可靠性指标的参数估计

定数截尾和定时截尾结合在一起的试验是混合截尾试验.本文主要研究混合截尾试验中韦布尔分布参数的极大似然估计以及可靠度函数和可靠寿命的极大似然估计.并且在正则条件下研究了相应的估计量的相合性和渐近正态性;而且还给出了参数的置信区间.最后利用一个实际数据来说明估计量的性质.     

双截尾样本下参数的矩估计

给出了双截尾样本情形下参数的一种矩估计法,并由此推出双截尾样本下威布尔分布参数的矩估计法。     

三参数Weibull distribution场合下定数截尾矩估计

本文讨论了在定数截尾样本下三参数威布尔分布的矩估计问题，并改进了文[4]的结果。     

定数截尾样本场合三重威布尔分段模型的统计分析

考虑定数截尾样本场合下三重威布尔分段模型,提出了一个优选准则,从而得到参数的逆矩估计和区间估计,并通过实例说明本文方法的简便易行。     

双边定时截尾下Burr Ⅻ分布的参数估计

在双边定时截尾样本下,用最大似然法求Burr Ⅻ分布中未知参数的估计,证明了最大似然估计是唯一存在的.用EM算法得到了未知参数的迭代公式及渐近方差,相关引理说明迭代公式具有良好的收敛性.随机模拟结果表明未知参数的EM估计要优于最大似然估计,对于双边定时截尾样本来说,EM算法是一种较好的参数估计方法.     

Pareto分布在定时截尾样本下的估计问题

在定时截尾样本下研究两参数Pareto分布的参数估计,并计算它们的条件期望和方差;用数值模拟的办法验证所得估计的优劣,结果显示它们都是近似无偏估计(AUE),且具有较好的稳定性;与相应的定数截尾样本下的估计相比较,它们的相对平均误差小。     

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。     

双边定时截尾下指数威布尔分布的参数估计

基于双边定时截尾样本,考察了指数威布尔分布的极大似然估计,由于无法得到似然方程的显式解的表达式,所以证明了解的唯一存在性.用EM算法可以处理不完全数据下参数的估计问题,得到了EM算法估计的迭代式.用R软件进行了随机模拟,结果表明当样本容量n较大时,采用极大似然估计较为准确,当样本容量n较小时,采用EM算法估计较为准确.     

三参数威布尔分布贝叶斯估计的混合Gibbs算法

利用混合Gibbs算法(Gibbs抽样与Metropolis算法的混合)给出了完全样本和定数截尾样本两种情形下三参数威布尔分布的贝叶斯估计.作为应用举出了三个实例,通过Monte Carlo模拟求得参数的贝叶斯估计及可信区间,给出混合Gibbs抽样过程中参数的轨迹图、直方图及自相关系数图,并将模拟结果与相关文献进行了比较.     

定时截尾缺失数据样本下Lomax分布总体形状参数的估计与检验

在定时截尾缺失数据样本下研究了Lomax分布形状参数的估计和假设检验.在尺度参数已知的条件下给出了形状参数的极大似然估计,证明了估计量的相合性和渐近正态性,并给出了形状参数的置信区间和假设检验,最后通过蒙特卡洛随机模拟说明了估计的优良性.     

两参数指数分布步进应力加速寿命试验的统计分析

给出了两参数指数分布产品截尾样本场合下步进应力加速寿命试验损伤失效率模型下参数的极大似然估计和拟矩估计，并通过Monte—Carlo模拟说明方法的可行性．     

艾拉姆咖分布均值比的Bayes估计及检验

给出艾拉姆咖分布在定数截尾场合下均值比k的极大似然估计;由"平均剩余寿命"的概念得到k的拟矩估计;取共轭先验分布给出k的经验Bayes估计、区间估计及假设检验;通过实例给出不同截尾样本下k的点估计和区间估计.     

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。     

指数分布下的产品可靠性抽样检验

对于失效时间遵从指数分布,本文提出了定时截尾样本下可靠性抽样检验方案的统计方法.质量统计是不可靠度的矩估计的严格增加函数,利用渐近正态分布样本量和接受常数被近似确定.     

双边定时截尾样本下复合瑞利分布的参数估计

利用极大似然法和EM算法研究了双边定时截尾样本下复合瑞利分布参数的极大似然估计.给出了参数的极大似然估计的存在唯一性证明和参数的EM迭代公式,借助Louis算法得到了EM估计的近似区间,随机模拟结果表明极大似然估计与EM估计相比,估计值较接近真值.     

逐次定数截尾下双参数指数分布的参数估计

讨论了双参数指数分布基于逐次定数截尾样本下的参数估计,导出了参数的逆矩估计和极大似然估计,并通过数值模拟进行比较,模拟结果表明逆矩估计优于极大似然估计。     

线性失效率模型的参数估计

该文研究了在定数截尾样本下线性失效率模型中参数的点估计问题。用逆矩估计、最小二乘估计方法分别求未知参数λ     

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

针对随机载尾试验模型,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。