负二项分布参数的贝叶斯区间估计问题

研究了在先验分布为贝塔分布下，负二项分布未知参数θ的贝叶斯区间估计方法。借助Beta分布与F分布的关系给出了参数θ的一般后验区间估计，并给出了参数θ的最短后验区间估计的条件极值解法。通过对参数取值不同的密度曲线形状的讨论分析和数值实例对比，得出结论：在小样本情况下，最短置信区间估计方法值得采用。     

随机截尾下Lomax分布中形状参数的估计

首先在随机截尾样本下给出了Lomax分布形状参数θ的极大似然估计;其次取伽玛分布作为共轭先验分布,在不同的损失函数下给出了形状参数的贝叶斯估计,最后通过实例给出了一个随机样本下形状参数θ的点估计和区间估计.     

熵损失函数下几何分布参数的Bayes估计

本文在熵损失下，给出了对于任何先验分布的几何分布参数θ的Bayes估计，同时由参数θ的充分统计量Σni=1Xi，给出了熵损失函数下，不同先验分布时几何分布参数θ的Bayes估计，并且证明了在熵损失函数下，对任一先验分布，几何分布的参数θ的Bayes估计δB（X）是可容许估计．     

船舶寿命无失效数据多层贝叶斯分析

对失效概率Ｐ提出了一种新的先验分布，并在此条件下，用多层贝叶斯方法估计了船舶寿命的失效概率，在假定船舶寿命服从Ｗｅｉｂｌｌ分布的条件下，对船舶寿命的可靠度进行了加权最小二乘估计。     

先验分布的可识别性

在可靠性研究中,应用贝叶斯方法的困难是定量地确定或估计先验分布。经验贝叶斯方法,提供了解决这一问题的一条可行途经。经验贝叶斯方法的基本思想是利用以往寿命试验的经验数据,对先验分布进行合理的估计,然后在这基础上,按最新试验结果     

缺失数据场合泊松分布参数的贝叶斯估计

本文给出了缺失数据场合泊松分布参数的经验贝叶斯估计、无信息先验下的贝叶斯估计且基于贝叶斯风险进行了比较.     

对称损失函数下定时截尾情形瑞利分布参数的贝叶斯估计

讨论了对称损失函数下定时截尾情形瑞利分布参数的贝叶斯估计,给出了Gamma先验分布的条件下贝叶斯估计的准确形式,证明了贝叶斯估计的可容许性.     

Pareto分布形状参数的简单贝叶斯估计

针对Pareto分布,在尺度参数已知、先验信息为某一固定时刻分布函数及其标准差的估计值的情况下,参考Kaminskiy等提出的简单贝叶斯估计过程,借助缺一交叉验证法以及核密度估计法,研究了形状参数的简单贝叶斯估计.基于上述先验信息,在估计过程中构造了Pareto分布形状参数的先验与后验概率密度、先验与后验点估计,并给出了在给定任意时刻分布函数及其标准差的先验与后验估计.最后通过一个数值例子说明了这种估计方法,并对灵敏度进行了定量分析.     

删失数据威布尔分布参数的贝叶斯统计分析

主要讨论了当寿命分布是威布尔分布时删失数据的贝叶斯统计分析方法．在考虑尺度参数先验取为逆伽玛分布而形状参数先验分别取为离散分布和均匀分布条件下给出了多种删失数据场合参数的贝叶斯估计;同时为使得计算更为简便,给出了计算贝叶斯估计的Gibbs抽样方法．模拟结果表明给出的方法是有效可行的．     

复合Linex损失下艾拉姆咖分布参数的贝叶斯估计

当参数的先验分布为伽玛分布时,在复合Linex对称损失下,得到了艾拉姆咖分布参数的唯一的贝叶斯估计。进一步讨论该贝叶斯估计的容许性,得出了所给估计为容许估计的条件。