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.     

用插值法求威布尔分布位置参数估计

提出用插值法求三参数威布尔分布中位置参数估计，并对其合理性给出了证明。     

三参数威布尔分布的参数估计方法

给出三参数威布尔分布参数的分位数估计、拟矩估计和改良的极大似然估计，用随机模拟方法研究这些估计和简单估计等的优良性．在优选估计的基础上给出了可靠度的Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ置信限．     

混合加速寿命试验模型下威布尔分布参数的统计分析

在混合加速寿命试验模型（序进应力加速寿命试验和恒定应力加速寿命试验相结合）下，讨论了寿命分布为威布尔分布时的参数估计问题，给出了形状参数的逆矩估计以及加速系数的置信区间．并且随机模拟一组样本，验证了这个方法的有效性．     

基于FPSO-SA算法的威布尔分布参数估计研究

为解决威布尔分布等复杂分布模型采用常规方法很难直接进行参数估计的问题, 提出了基于模糊粒子群模拟退火算法的威布尔分布参数估计。该算法根据粒子个体纵向和横向运动特性, 引入模糊逻辑推理动态调整惯性权值因子, 提高了粒子群算法(PSO: Particle Swarm Optimization)的收敛速率; 将上述模糊粒子群算法(FPSO: Fuzzy Particle Swarm Pptimization)与模拟退火算法(SA: Simulated Annealing)结合, 以FPSO算法的速度位置更新公式作为SA算法的状态生成函数, 再运用Metropolis算法以概率接受新状态, 获得全局最优参数估计值。将基于上述智能算法的参数估计法运用到威布尔分布参数估计中, 提高了参数估计精度。实际应用表明, 该参数估计方法在复杂分布模型参数估计中具有可行性和有效性。     

威布尔分布位置参数估计的性质

文[1]提出用右逼近法求三参数威布尔分布位置参数的估计，本文对这种估计的性质进行了讨论。     

蚁群算法在威布尔分布模型参数估计中的应用

针对威布尔分布模型参数的极大似然估计采用牛顿迭代法计算过程烦琐,粒子群算法求解过程中容易陷入早熟等问题,将蚁群算法引入到威布尔分布模型的参数估计中,提出了基于蚁群算法的威布尔分布模型参数估计,并与牛顿迭代法和粒子群算法进行对比,通过实例验证了该方法的可行性与有效性。     

混合指数族分布的参数估计

构造混合指数族分布,分别在正常工作条件下和恒加应力加速寿命试验条件下的完全数据场合、定时截尾和定数截尾的情形下,利用EM算法估计混合指数族分布的参数,综合文献进而得到更一般的结论.最后通过模拟,讨论了一种特殊的混合指数族分布的参数估计问题.     

三参数威布尔分布参数估计的合理性

本文证明了文^[1]提出的三参数威布尔分布参数估计的合理性。     

多个子总体混合分布的参数估计

混合分布是数据分析中一个重要的统计模型,但是利用正规的统计方法如矩估计,极大似然估计等估计模型的参数比较困难,而应用EM算法可研究多个子总体的混合分布在正常工作条件下的参数估计问题.     

Weibull分布序加试验参数估计的有约束改进

基于林和费（１９８７）的方法，给出了Ｗｅｉｂｕｌｌ分布场合序进应力加速寿命试验参数估计的有约束改进，并用实例将所得到的估计与林和费（１９８７）的通常估计及汤和费（１９９６）的Ｂａｙｅｓ估计进行了比较．     

混合广义指数分布的参数估计

介绍了混合广义指数分布的失效模型,并运用EM算法给出了模型在完全数据情形下的参数估计方法,最后用数值例子说明了EM算法对本文模型的有效性.     

随机删失数据下基于EM算法的Weibull分布参数估计

生存分析中的观测数据具有样本小、数据随机删失的特点．而目前处理这类问题所使用的参数估计方法并不理想．作者基于EM算法给出随机删失数据下Weibull分布的参数估计方法。证明了估计量满足一个非线性方程组，并用实例表明了此方法的有效性．     

Parameter Estimation of Mixed Weibull Distributions Using Cuckoo Search

The lifetime data of products with multiple failure modes which are collected from life testing are often fitted by the mixed Weibull distributions. Since the mixed Weibull distributions contain no less than five parameters,the parameter estimation is difficult and inaccurate. In order to enhance the accuracy,a new method of parameter estimation based on Cuckoo search( CS) is proposed. An optimization model for the mixed Weibull distribution is formulated by minimizing the residual sum of squares. The optimal parameters are searched via CS algorithm. In the case study,the lifetime data come from the life testing of diesel injectors and are fitted by the twocomponent Weibull mixture. Regarding the maximum absolute error and the accumulative absolute error between estimated and observed values as the accuracy index of parameter estimation,the results of four parameter estimation methods that the graphic estimation method,the nonlinear least square method,the optimization method based on particle swarm optimization( PSO) and the proposed method are compared. The result shows that the proposed method is more efficient and more accurate than the other three methods.     

定时截尾下Weibull分布参数估计的EM算法

在可靠性统计的定时截尾寿命试验中,最后一个失效时间与截尾时刻之间的信息常被忽略.利用EM算法来处理这一情形,得出Weibull分布中尺度参数的迭代解.并将EM算法与传统的极大似然估计进行了比较,可以看出EM算法明显优于传统的极大似然估计.     

Weibull参数的估算方法

本文讨论了Weibull双参数和三参数分布中估算形状参数的若干方法,同时冶出了使用简便、估算精度较高的新方法。     

基于下记录值样本的双参数指数威布尔模型的Bayes估计

针对下记录值样本,研究了双参数指数威布尔模型的参数估计问题.首先给出了参数的极大似然估计,随后在参数的共轭先验分布为伽玛先验分布、损失函数为平方误差损失和Linex损失函数情形下,应用Lindley,近似法导出了双参数指数威布尔模型参数的Bayes估计,最后利用R软件进行数值模拟,并对两种参数估计进行比较,发现在合适的先验分布条件下Bayes估计值更加接近参数真实值.因此,在适当的先验分布下Bayes估计较传统的极大似然估计好.