无失效数据失效概率的综合估计

本文对指数分布的无失效数据(ti,ni),给出了参数λ的最小二乘估计以及失效概率pi=p{T相似文献   

正态分布无失效数据的多重Bayes方法

基于正态分布场合的无失效数据(si,τi)(i=1,2,…,l),给出了失效概率pi的多重Bayes估计^pi,进而得到总体参数μ和σ的估计,并结合实际问题加以说明.     

双超参数无失效数据的E-Bayes可靠性分析

讨论了双超参数情形无失效数据问题.利用构造先验分布为含有双超参数的Beta分布情形的减函数,给出了2个超参数情形下失效概率pi=P(T相似文献   

无失效数据的失效概率的E-Bayes估计

提出了参数的一种新估计方法--E-Bayes估计法.在无失效数据情形下,给出了失效概率的E-Bayes估计的定义,在此基础上给出了失效概率的E-Bayes估计.     

关于指数分布无失效数据的一种Bayes分析

对指数分布无失效数据给出了一种新的处理方法:用Bayes方法寻求指数分布情况下的拟累积失效数的估计,从而获得无失效情况下未知参数的修正极大似然估计.     

正态分布下无失效数据的可靠度分析

针对正态分布场合下无失效数据的情形,利用最小二乘估计,加权最小二乘估计和模糊加权最小二乘估计三种方法,给出正态分布参数和可靠度的计算方法.     

双参数指数分布场合下无失效数据的可靠性试验

在电器的可靠性指标达到某个给定值的情况下,利用Bayes方法给出电器的寿命服从双参数指数分布场合下无失效数据的可靠性验证试验,并利用相同的分析方法给出形状参数的1-α的Bayes可信上限和形状参数的Bayes估计.最后,结合实例进行了计算,结果表明,利用该估计方法优于经典估计方法.     

无失效数据的参数估计和统计推断分析

文中利用Bayes定理给出了无失效数据基于先验密度核为exp(-kλ)截尾Gamma分布无失效数据参数统计分析以及失效率的估计,以便更好地研究无失效数据问题。     

定时恒加试验含无失效数据下Weibull分布参数的极大似然估计

本文给出了几种定时截尾恒定应力加速寿命试验中含无失效数据下Weibull分布参数的极大似然估计法,最后,将所提供的方法与现场数据估计结果进行了比较.     

对数正态分布无失效数据的可靠性分析

对于对数正态分布的无失效数据问题 ,利用构造先验分布的减函数法给出失效概率的多层Bayes估计 ,从而求出对数正态分布参数与可靠性指标的估计 ,解决了对数正态分布无失效数据的可靠性分析问题     

基于EM算法的无失效数据的参数估计

利用EM算法,在无失效数据样本下,对指数分布和Weibull分布的参数进行估计,得到了参数所满足的非线性方程或方程组.并利用EM算法的收敛性,保证用迭代的方法得到的非线性方程或方程组的近似解,正是收敛于参数真值的估计.最后对实际数据进行模拟计算,得到了合理的结果.     

Bootstrap方法在无失效数据分析中的应用

本文在无失效数据可靠性分析经典方法的基础上,提出了无失效数据参数的Bootstrap估计,并对寿命服从Weibull分布和正态分布的两种情形,分别用Monte-Carlo方法进行了随机模拟,所得的结果与工程经验值一致。     

指数分布的无失效数据的Bayes统计分析

随着科学技术的进步,产品的质量也不断提高,产品的寿命越来越长,由定时截尾寿命试验获得的数据经常是"无失效数据,"特别是高可靠性样本试验的研究。本文根据指数分布的无记忆性,给出可靠度的先验分布,进而在无失效数据的情况下,得到了平均寿命的Bayes估计,并给出了某时间处的可靠度的Bayes估计。     

无失效数据情形参数的综合估计

对指数分布的无失效数据,在引进失效信息后,在先验分布为Beta分布时,给出了失效率的多层Bayes估计和综合Bayes估计,并给出了无失效数据情形可靠度的综合估计。     

无失效数据下一种新分布的可靠性分析方法

根据无失效数据推导出分布失效率的Bayes估计,然后运用Virene算法和非线性回归最小二乘法,对分布的可靠性进行评估.最后,利用Monte-Carlo方法对所得结论进行了分析验证.结果表明,在无失效数据下,将非线性回归最小二乘法与Bayes方法相结合,可以很好地评估指数-威布尔分布的可靠性.     

无失效数据场合失效概率的Bayes估计

在无失效数据场合中,失效概率的Bayes估计是常用的方法,对一类不同先验分布下基于无失效数据的失效概率的Bayes估计和多层Bayes估计进行探索,获得了三个有用的定理和两个推论.关于无失效数据的研究,对可靠性理论与应用技术发展具有重要参考价值且具有方法论上的指导意义.     

刻度平方误差损失下二项分布无失效数据的可靠性分析

研究在刻度平方误差损失函数下,二项分布无失效数据的可靠度的Bayes估计及其可容许性,并给出了可靠度的多层Bayes估计的表达式.     

无失效数据失效率的综合多层Bayes估计

为了对指数分布场合无失效数据的失效率进行估计，在先验分布为截尾Gamma分布时，利用平均剩余寿命和极大似然思想提出了两种引进失效数据的方法，给出了失效率的综合多层Bayes估计，并且结合实际数据进行了计算，计算结果显示此种方法是可行的．     

无失效数据的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定时截尾时刻之间的信息常被忽略.本文利用EM算法来处理这一情形.先用已知数据来估计出未观察到的潜在数据,进而得出可靠性指标的估计.并将EM算法与极大似然估计及修正极大似然估计进行了比较,可以明显看出EM方法优于后两者.最后将EM算法推广到无失效数据情形下,得出无失效数据下的指数分布平均寿命的一个估计.