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.     

指数分布场合下基于步进应力加速寿命试验数据的区间估计

在定数截尾和定时截尾步加试验情形,导出了加速系数的置信区间。     

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.     

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。     

逐次截尾模型下指数分布的环境因子估计

基于逐次定数截尾模型下,讨论了指数分布环境因子的极大似然估计和区间估计,运用随机模拟方法,进行比较分析,表明其结果的可行性.     

指数分布参数具任给可靠度和精度的置信区间

利用两阶段抽样，构造了定数截尾试验下指数分布参数的一个置信区间，它同时满足预先任意指定的可靠度和精度。     

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。     

定数截尾情形下指数分布的可靠性EB估计

在有替换或无替换定数截尾试验下,推导出指数分布失效率为λ和可靠性函数的经验Bayes估计.     

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.     

基于熵损失函数和定数截尾情形下一类分布族参数的估计

基于定数截尾和熵损失函数,得到了一类分布族参数的Bayes估计和可容许估计,并讨论了一类(cT+d)-1形式估计的可容许性和不可容许性.