双参数指数分布步加试验TFR模型下修正的MLE

给出了双参数指数分布全样本场合下步进应力加速寿命试验TFR模型下参数的修正极大似然估计,并通过Monte-Carlo模拟证明了修正的极大似然估计要好于极大似然估计.     

指数步降加寿试验基于分组数据的MLE

在指数分布下,研究了加速寿命方程含有m个未知参数的多步步降试验的情况,给出了分组数据场合相关参数的极大似然估计.     

指数分布场合恒加试验分组数据的似然估计

利用微分的方法,对加速寿命试验中,指数分布场合简单恒加试验的三种分组数据情形下的极大似然估计进行了讨论.首先讨论了简单分组数据情形下关于加速模型lnθi=a b(si),i=0,1,2.中参数a、b的极大似然估计.接着给出了测试时间为等分点数据和一般数据情形下关于加速模型lnθi=a b(si),i=0,1,2.中参数a、b的极大似然估计的定理,并加以证明.     

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．     

分组数据下简单步进应力加速寿命试验的极大似然估计

寿命分布为指数分布的场合下，对于简单步进应力加速寿命试验下所获得的寿命数据为分组数据的情形下，给出了加速方程中未知参数的极大似然估计（MLE），从而可计算出常应力下产品的平均寿命。     

广义指数分布基于恒加寿命试验数据的统计分析

广义指数分布是比较新的一种寿命分布,首先提出广义指数分布场合下加速寿命试验的基本假定,进而对恒加试验进行极大似然估计,在此基础上作了相应的随机模拟研究,通过比较模拟结果得出相关结论.     

指数分布下混合截尾步加试验参数二次极大似然估计

在指数分布场合下,利用步加试验得到的数据将步加试验转化为混合截尾情况下的恒加试验,得到了指数分布场合混合截尾步加试验的经验分布估计和二次极大似然估计.     

对数正态分布场合恒定应力加速寿命试验的MLE和AMLE

在寿命分布为对数正态分布场合，由恒定应力加速寿合试验所获的数据，给出未知参数的近似极大似然估计．     

混合分组数据下交叉步进加速寿命试验的参数估计

讨论双应力交叉步进加速寿命试验在获得混合分组数据情况下参数的极大似然估计问题.当产品的寿命服从指数分布,利用EM算法给出参数极大似然估计的迭代式,并提供迭代运算的初值.     

对数正态分布场合下循环序进应力加速寿命试验的统计分析

在产品寿命服从对数正态分布的场合下，讨论了循环序进应力加速寿命试验的模型，给出了相应的参数的两种统计分析方法：极大似然估计；极大似然估计与回归相结合的估计。