定数截尾样本场合三重威布尔分段模型的统计分析

考虑定数截尾样本场合下三重威布尔分段模型,提出了一个优选准则,从而得到参数的逆矩估计和区间估计,并通过实例说明本文方法的简便易行。     

修正的扩展林德利—威布尔分布

介绍了一个新的分布——修正的扩展林德利—威布尔分布,该分布表示为相互独立的林德利—威布尔分布和指数分布幂的商.研究了该分布的概率密度函数、风险函数和矩,并使用最大似然法估计出分布中的参数值,最终利用实际数据验证了该分布对具有过度峰度的正数据建模的有效性.     

威布尔模型的参数估计方法——极大似然法

利用概率论中极大似然法的理论来探讨威布尔参数估计问题，并利用MATLAB的相关命令、函数对它们进行了部分编程，主要讨论了三参数威尔尔模型的极大似然函数、参数估计和MATLAB程序。     

威布尔杂波背景下的恒虚警检测

讨论了线性检波下威布尔杂波背景的恒虚警检测问题.对均匀杂波情形,由矩估计方法得到了参数估计的解析表达式,并分析了基于矩估计得到的恒虚警检测器的检测性能,结果表明:这种方法得到的估计参数的方差比由极大似然估计得到的要小,且基于此法的恒虚警检测损失比基于极大似然估计和次序统计量估计的也要小.对非均匀杂波情形,提出了贝叶斯恒虚警检测器,检测性能分析表明:贝叶斯恒虚警检测器的检测效果明显优于基于矩估计的恒虚警检测器,比基于极大似然估计和次序统计量估计的检测器效果好,且样本数越小效果越明显.     

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。     

基于二次置换方法的广义威布尔分布及性质

指数威布尔分布在可靠性分析中应用广泛.基于二次置换方法,将基准分布取为指数威布尔分布,构建了新的四参数威布尔分布,并研究该分布的相关统计性质.给出了该分布的分布函数、密度函数、生存函数、失效率函数及逆失效率函数的解析表达式,分析了模型参数对密度函数及逆失效率函数的影响;给出了分位数函数、k阶矩和矩母函数的计算公式.利用极大似然法对模型参数进行估计.作为应用,使用R语言对一组具体数据进行数值模拟,结果表明所提出的四参数威布尔分布具有拟合优势.     

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.     

基于威布尔分布的核电厂仪表校验周期延长论证分析

威布尔分布常用在寿命数据分析中,以核电厂的主给水流量控制系统液位测量仪表数据和反应堆冷却剂系统温度测量仪表历史大修数据为例,建立威布尔分布可靠性模型,计算仪表的预计失效时间。结果表明:在仪表95%可靠度下,仪表的失效时间大于延长后的1.5 a的验证实验周期,这两组仪表具有良好的可靠性,周期延长可行。     

威布尔脆弱性比例危险模型的等级似然估计和应用

针对包含右删失的纵列生存数据,建立了威布尔分布的脆弱性半参数比例危险模型,为避免边际似然的积分运算,采用等级似然方法估计协变量系数和随机效应的实现值,采用调整的轮廓等级似然方法估计随机效应分布参数。并且通过模拟研究将威布尔脆弱性模型和对数正态脆弱性模型以及伽马脆弱性模型作了比较,发现威布尔分布最适合半参数比例危险模型的脆弱性因子的分布设定。最后,将建立的模型用于分析肾病感染数据和烧伤病人皮肤移植数据,结果表明威布尔脆弱性模型都给出了不弱于伽马脆弱性模型和对数正态脆弱性模型的估计结果,而且威布尔脆弱性模型有助于诊断异质性问题。     

两参数逆威布尔分布顺序统计量的矩及渐近分布

设{X_k,1≤k≤n}独立同分布,X_((1)),X_((2)),…,X_((n))为其顺序统计量,当总体服从参数为(m,η)的逆威布尔分布时,得到其顺序统计量的概率密度、高阶矩和方差的表达式.证明了样本间隔不独立且不同分布,当k(k1))固定时,得到顺序统计量X_((n-k+1))和X_((n))的渐近分布,最后给出一个关于并联系统寿命的应用实例.     

Weibull 分布下恒定应力加速寿命的试验分析

在 2个应力下恒加试验中加速方程的 3个系数A0 、A1、A2 的估计最为重要 常用的线性估计由于未考虑中间估计的相关性 ,导致 3个系数的估计 ^A0 、^A1、^A2 的方差增大 .文中利用协方差改进法 ,改进了中间估计 ,推导出 3个系数的BLUE ,并给出了A0 ,A1,和A2 的BLUE的简化算法 ,同时还给出了 3个系数的一种新的加权最小二乘估计 ,数值例子说明其方差与BLUE的方差较接近且计算较为简单 .     

威布尔分布场合下序进应力加速寿命试验的统计分析

本文对寿命分布为威布尔分布,加速方程为逆幂模型,由一般序进应力加速寿命试验所获得的数据,给出了一种统计分析方法。     

威布尔分布步加试验的一种非线性模型统计分析

致力于威布尔分布下步加试验定时截尾数据统计分析方法的探讨。在每一应力下计算出相邻数据增量的对数形式的表达式,根据这一表达式以及威布尔分布与标准极值分布的关系推导出了关于步加试验参数的非线性模型。模型中的参数采用最小二乘估计法。估计量的数值计算选用拟牛顿法。提出初值的选取方法,用一近似线性模型的最小二乘估计作为拟牛顿法迭代初值。通过计算机模拟说明了此模型的可行性。     

Weibull分布线性回归模型的统计诊断

研究了Weibull分布线性回归模型的参数估计和统计诊断问题.首先给出参数估计的迭代算法,分析了统计诊断中数据删除模型(CDM)和均值漂移模型(MSOM)的等价性问题,最后进行了数据模拟和实例分析.     

随机截尾寿命试验工参数Weibull分布的统计分析

利用随机截尾寿命试验获得的数据，给出了三参数Ｗｅｉｂｕｌｌ分布参数，可靠度和失效率的Ｂａｙｅｓ点估计及其置信限。     

Weibull分布步加应力寿命试验统计分析

在Ｗｅｉｂｕｌｌ分布场合,排除形状参数与加速应力无关的限制,进行步加应力寿命试验的统计分析,给出正常应力水平下寿命分布参数及变异系数估计。     

Weibull过程能达到的MTBF的统计推断

一些献在研究Weibull过程时，所导出的系统能达到的MTBF的点估计和区间估计是偏保守的。对定效截尾和定时截尾的两种情况，给出了系统能达到的MTBF的更加接近其真实值的估计。基于已经观察到的试验数据，利用Gompertg MTBF增长模型，给出了在未来某时刻处容易地被推广至多台同型系统的情况。最后用实例将以前的方法和此所给的方法进行了比较。比较的结果表明：以前的方法所导出的结果是偏保守的，此的方法所导出的结果更接近于其真实值，但有时可能是冒进的估计，不过可预先控制这种冒进的概率，比方说，冒进估计的概率控制在只有10^-3，甚至为10^-4。     

Weibull分布步加应力寿命试验混合数据的统计分析

对Weibull分布场合,排除形状参数与加速应力无关的限制,对步加应力寿命试验的混合数据,建立一种可靠性统计分析方法,给出正常应力水平下寿命分布的参数,以及平均寿命和变异系数的估计。     

基于Weibull分布的变压器恒加试验可靠性统计分析

为实现高可靠度长寿命产品可靠性地快速评定,采用恒加试验方法,建立了逆幂律-Weibull统计模型;在逆幂律-Weibull统计模型中,假定试验应力各水平下Weibull分布型产品的失效机理保持不变,且尺度参数与试验应力间呈对数线性关系;利用最小二乘估计(LSE)法估计逆幂律-Weibull统计模型的未知参数,Weibull分布的形状参数和尺度参数;对某型变压器恒加试验数据的统计分析表明:逆幂律-Weibull统计模型具有可行性,获得了对数线性加速模型,某型变压器在正常电压水平25.8 KV下相应可靠性指标的最小二乘估计.