Gompertz分布TFR模型简单步进应力加速寿命试验的统计分析

给出了Gompertz分布产品的简单步步加试验损伤失效率模型下参数的极大似然估计和拟矩估计,并通过模拟例子说明该方法是可行的．另外,还给出了参数的区间估计．     

双参数指数分布下一般序进应力加速寿命试验的统计分析

在产品寿命服从双参数指数分布的情形下,研究定数截尾序加试验的可靠性统计分析问题,对寿命试验中常见的逆幂率模型,利用逆矩估计与极大似然估计相结合的方法给出平均寿命和保证寿命的点估计.     

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.     

Gompertz分布序进应力加速寿命试验损伤失效率模型下的统计分析

给出了Gompertz分布产品在序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,并通过Monte—Carlo模拟数据说明方法的可行性．     

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.     

指数场合下步进应力加速寿命试验优化设计的新方法

本文首先对指数场合下简单步进应力加速寿命实验的优化设计进行了改进，使得到的估计量的方差达到最小，提高了精度，同时给出了基本假定A3的数学含义（2），从而得到k个应力加速寿命试验优化设计的一种新方法．     

关于指数分布参数的两种估计

利用极大似然估计以及方向极大似然估计的概念,分别得到了双参数指数分布的参数的估计量,并证明了双参数指数分布中的两个参数满足双曲线型关系     

定时截尾串联系统屏蔽数据步进应力加速寿命试验的统计分析

考虑由2个具有常数失效率单元串联而成的系统进行步进应力加速寿命试验中,在定时截尾屏蔽数据场合下给出了参数的近似区间估计和极大似然估计,并通过数值算例验证方法的可行性.     

基于似然深度的指数分布的参数估计

针对传统估计方法如极大似然估计对于服从指数分布且有污染的截尾数据的参数估计并不是很理想的问题,提出使用一种新的估计方法对其进行参数估计,即似然深度估计,并通过两组实验进行对比,结果显示利用似然深度估计方法得到的参数偏差和均方差较小,表明似然深度估计是一种估计服从指数分布且有污染的截尾数据参数的有效方法。     

指数分布下定数截尾步加试验参数的二次加速因子Bayes估计

文中将指数分布下k个应力水平定数截尾步加试验数据转化为对应的恒加试验数据,然后利用比较成熟的恒加试验的结果,先后给出了在应力水平Si下产品平均寿命的经验分布估计和二次Bayes估计。     

指数分布场合下序时应力加速寿命试验的矩估计

讨论了指数分布场合下序进应力加速寿命试验的矩估计问题。     

定时截尾步加试验的优化设计

在线性加速方程的条件下,以MLE渐近方差最小为准则,给出了指数分布场合下k≥3个应力水平的定时截尾满足一定约束条件的步加试验持续时间的最优分配方案.     

逐次定数截尾下双参数指数分布的参数估计

讨论了双参数指数分布基于逐次定数截尾样本下的参数估计,导出了参数的逆矩估计和极大似然估计,并通过数值模拟进行比较,模拟结果表明逆矩估计优于极大似然估计。     

基于矩母函数的多元混合双参数指数分布的分析

多元混合双参数指数分布是可靠性寿命数据分析中的一类重要分布,应用矩母函数获得服从多元混合双参数指数分布的随机变量的各阶矩的明显表达式,线性变换后的随机变量的分布以及来自多元混合双参数指数分布总体的简单随机样本和的分布.     

双参数指数分布总体样本区间的分布

讨论了双参数指数分布总体下样本区间Yi（Yi=X（i＋1）-X（i））的分布,并利用顺序统计量的相关结论得到了Yi（0≤i≤n-1）的一些概率性质及一般总体所不具有的优良性质。     

指数场合下简单步进应力加速寿命试验的优化设计改进

对指数场合下简单步进应力加速寿命试验的优化设计进行了改进,使得到的估计量的方差达到最小,提高了精度。     

Weibull分布TFR模型序进试验下逐次截尾的统计分析——应力为时间的一般线性关系

针对损伤失效率模型,在序进应力下给出了逐次截尾实验下两参数Weibull分布在阿伦尼斯方程下和逆幂律方程下的极大似然估计.