基于自适应逐步Ⅱ型混合截尾试验Burr-Ⅻ分布的统计分析

本文分别基于自适应逐步Ⅱ型混合截尾试验和逐步Ⅱ型混合截尾试验,结合部分步进应力加速寿命试验,使用经典统计理论和Bayes理论讨论了Burr-Ⅻ分布下的统计分析问题.给出了Burr-Ⅻ分布在不同截尾试验下的极大似然估计和Bayes估计.利用Monte-Carlo模拟对自适应逐步Ⅱ型混合截尾试验和逐步Ⅱ型混合截尾试验下的参数估计进行模拟比较.结果表明,自适应逐步Ⅱ型混合截尾试验下的均方误差更小,区间长度更短,相对误差更小,所以自适应逐步Ⅱ型混合截尾试验更优越.     

Burr-ⅩⅡ部件可靠性指标的贝叶斯估计

基于逐步增加Ⅱ型截尾样本,讨论了Burr-ⅩⅡ分布的Bayes估计及其性质.在不同的先验分布及刻度平方误差损失函数下给出了参数,可靠度函数以及失效率函数的Bayes估计,并证明了估计的容许性.最后运用Monte Carlo方法对各结果的MSE进行了模拟比较.结果表明,本文给出的估计结果精度高.     

Burr-Ⅻ分布在具有随机移走逐步增加截尾模型下可靠性指标的Bayes估计

在具有随机移走的逐步增加Type-Ⅱ截尾模型下,假定每一个失效时刻移走的未失效样本数都服从二项分布,当Burr-Ⅻ分布中两个形状参数均未知时,分别在q-对称损失函数和LINEX 损失函数下给出了两个未知形状参数、移走概率以及可靠性指标的Bayes估计和Bayes后验区间估计,并给出了参数估计的容许性证明.最后利用Monte Carlo方法对各种估计结果进行了模拟分析.     

两参数Pareto分布逐步首失效样本的Bayes估计

基于新的失效截尾模式——逐步增加首失效截尾, 研究两参数Pareto分布可靠性指标的Bayes估计问题. 在对称和非对称损失下, 获得了可靠性指标的Bayes估计. 对超参数未知情形, 利用一种新方法给出超参数估计. 为了研究估计结果的精确性, 利用Monte-Carlo方法给出一个数值模拟例子.     

逐步增加I型混合截尾试验下B-S部件的可靠性分析

在逐步增加I型混合截尾试验下,利用最大期望(expectation maximization, EM)算法讨论了Birnbaum-Saunders(B-S)部件的参数及可靠度的估计问题。将B-S分布复杂的分布形式转换成较为简单的逆高斯分布和逆高斯分布倒数的等加权和形式,推导出逐步增加I型混合截尾中隐藏变量的后验密度,进而获得部件寿命参数和可靠度的极大似然估计和渐近置信区间。蒙特卡罗数值算例表明,简化后的B-S分布在逐步增加I型混合截尾试验方案中,EM算法经过较少迭代即达到收敛。同时,通过对数据情形I和情形Ⅱ下的估计结果分析,给出了较一般截尾试验方式更为丰富的结论,使得相应的统计结果更加全面和精确。     

双应力恒加寿命试验下相依竞争失效模型的统计分析

针对传统加速寿命试验仅考虑单一应力且假定产品各失效机理之间独立的问题,首先结合自适应逐步Ⅱ型混合截尾(adaptive type-Ⅱ progressively hybrid censored scheme, AT-Ⅱ PHCS)寿命试验,建立AT-Ⅱ PHCS双应力恒加寿命试验。其次,利用Marshall-Olkin二维Gompertz (Marshall-Olkin bivariate Gompertz, MOBG)分布构建产品失效机理间相依关系。然后,基于AT-Ⅱ PHCS双应力加速寿命试验下相依竞争失效数据,利用极大似然理论,计算了参数的极大似然估计(maximum likelihood estimation, MLE),采用渐近似然理论和Bootstrap抽样方法构建参数的置信区间(confidence interval, CI)。最后,结合一个实例对构建的相依竞争失效模型进行了算例验证,结果表明其具有很好的统计推断性能。     

双应力恒加寿命试验下相依竞争失效模型的统计分析

针对传统加速寿命试验仅考虑单一应力且假定产品各失效机理之间独立的问题,首先结合自适应逐步Ⅱ型混合截尾(adaptive type-Ⅱ progressively hybrid censored scheme, AT-Ⅱ PHCS)寿命试验,建立AT-Ⅱ PHCS双应力恒加寿命试验。其次,利用Marshall-Olkin二维Gompertz (Marshall-Olkin bivariate Gompertz, MOBG)分布构建产品失效机理间相依关系。然后,基于AT-Ⅱ PHCS双应力加速寿命试验下相依竞争失效数据,利用极大似然理论,计算了参数的极大似然估计(maximum likelihood estimation, MLE),采用渐近似然理论和Bootstrap抽样方法构建参数的置信区间(confidence interval, CI)。最后,结合一个实例对构建的相依竞争失效模型进行了算例验证,结果表明其具有很好的统计推断性能。     

Burr-XII分布在具有随机移走逐步增加截尾模型下可靠性指标的Bayes估计

在具有随机移走的逐步增加Type-II截尾模型下, 假定每一个失效时刻移走的未失效样本数都服从二项分布, 当Burr-XII分布中两个形状参数均未知时, 分别在q-对称损失函数和LINEX损失函数下给出了两个未知形状参数、移走概率以及可靠性指标的Bayes估计和Bayes后验区间估计, 并给出了参数估计的容许性证明. 最后利用Monte Carlo方法对各种估计结果进行了模拟分析.     

威布尔部件的经验贝叶斯评估

在逐步增加Ⅱ型截尾寿命试验下, 讨论了威布尔部件可靠性指标的估计及性质. 基于Linex损失函数, 给出了威布尔部件寿命分布参数、可靠度函数及失效率函数的一致最小方差无偏估计、贝叶斯估计及经验贝叶斯估计, 并证明了经验贝叶斯估计的渐进最优性. 最后运用Monte-Carlo方法对各种估计 的均方误差进行了模拟比较. 结果表明, 经验贝叶斯估计精度高.     

截尾情形下基于屏蔽数据的部件可靠性分析

当系统具有屏蔽寿命数据时,研究了串联系统中BurrXⅡ部件的可靠性估计问题.在定数截尾情形下,利用极大似然估计法及Bayes方法给出了部件参数、可靠度函数和失效率函数的极大似然估计及Bayes估计.最后通过随机模拟比较两种估计的效果,给出了工程应用时选择的依据;同时研究屏蔽水平和截尾数对估计效果的影响,结果表明估计的精度随着屏蔽水平的增大而降低,随着截尾数的增大而增高.     

A statistical inference for generalized Rayleigh model under Type-Ⅱ progressive censoring with binomial removals

This paper considers the parameters and reliability characteristics estimation problem of the generalized Rayleigh distribution under progressively Type-Ⅱ censoring with random removals,that is,the number of units removed at each failure time follows the binomial distribution.The maximum likelihood estimation and the Bayesian estimation are derived.In the meanwhile,through a great quantity of Monte Carlo simulation experiments we have studied different hyperparameters as well as symmetric and asymmetric loss functions in the Bayesian estimation procedure.A real industrial case is presented to justify and illustrate the proposed methods.We also investigate the expected experimentation time and discuss the influence of the parameters on the termination point to complete the censoring test.     

基于屏蔽数据多重定数截尾下系统部件的可靠性估计

利用屏蔽的系统寿命数据,在多重定数截尾样本下研究串联系统中部件的可靠性估计问题。首先利用概率元分析方法,推导样本似然函数。然后基于样本似然函数,给出部件参数和可靠度函数的极大似然估计,同时分别在平方损失、线性指数损失和广义熵损失下,得到了部件参数和可靠度函数的Bayes估计。最后通过数值仿真研究屏蔽水平和截尾因子对估计精度的影响,并对各种估计进行了比较。     

Statistical analysis of generalized exponential distribution under progressive censoring with binomial removals

The estimation of generalized exponential distribution based on progressive censoring with binomial removals is presented,where the number of units removed at each failure time follows a binomial distribution.Maximum likelihood estimators of the parameters and their confidence intervals are derived.The expected time required to complete the life test under this censoring scheme is investigated.Finally,the numerical examples are given to illustrate some theoretical results by means of Monte-Carlo simulation.     

屏蔽数据下BurrXⅡ三部件串联系统的可靠性估计

在系统失效原因被屏蔽的情形下,讨论三部件串联系统中BurrXⅡ部件的可靠性估计问题。在一般屏蔽情形下,利用迭代法和系统简化法求解极大似然方程组,得到部件参数近似的极大似然估计(maximum likelihood estimation, MLE）;在完全屏蔽情形下,直接求解方程组得到参数精确的极大似然估计。同时利用贝叶斯方法分别在平方损失、LINEX损失以及熵损失下推导出部件参数和可靠性指标的贝叶斯估计。最后通过数值仿真说明极大似然估计和贝叶斯估计效果良好,并对二者进行了比较。     

基于最大熵方法的鲁棒自适应滤波及其应用

针对过程噪声和量测噪声受到脉冲噪声影响而呈现非高斯分布,且噪声统计特性不精确从而导致估计精度下降的问题,提出一种基于最大熵方法的变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波(maximum correntropy variational Bayes adaptive Kalman filter, MCVBAKF)算法,并将其应用于捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system, SINS)/全球卫星定位系统(global positioning system, GPS)组合导航系统。首先,使用最大熵鲁棒滤波方法对由脉冲噪声产生的野值问题进行处理;然后,通过改进的变分贝叶斯自适应方法进行后验更新,估计噪声,收敛所估参数的估计值;最后,进行了仿真对比。结果表明, MCVBAKF在复杂环境下可以有效提升滤波精度和稳定性。     

Exact inference for two exponential populations with competing risks data

In a reliability comparative test, the joint censoring model is usually adopted to evaluate the performances of units with the same facility. However, most researchers ignore the pos- sibility that there is more than one factor for the failure when a test unit fails. To solve this problem, we consider a joint Type-II hybrid censoring model for the analysis of exponential competing failure data. Based on the maximum likelihood theory, we compute the maximum likelihood estimators （MLEs） of parameters and then obtain the condition ensuring MLEs existence for every unknown parameter. Then we derive the conditional exact distributions and corresponding moment properties for parameters by the moment generating function （MGF）. A Monte-Carlo simulation is conducted to compare the performances of different ways. And finally, we conduct a numerical example to illustrate the proposed method.     

低位截断瑞利噪声的统计推理

预警雷达抗噪声压制干扰评估通常需要对量化后的瑞利噪声样本进行估计,在实际雷达系统中受硬件采样位数限制有时会舍弃噪声样本的低位数据,相当于进一步提高了噪声的量化误差,这时采用截断后的噪声样本计算均值会造成很大的估计偏差。为了有效运用低位截断后的噪声样本进行噪声估计,基于多项分布和瑞利分布推导了分布参数的最大似然估计方法,并证明了对数似然函数的凸函数性质以及后验分布为对数凹分布的性质,在此基础上提出了无信息先验贝叶斯估计方法和共轭先验贝叶斯估计方法。仿真数据实验验证了所提的极大似然估计、无信息先验贝叶斯估计和共轭先验贝叶斯估计算法的有效性,且对比分析了贝叶斯估计相对于极大似然估计的优越性。     

一种稳健的自适应波束形成方法

基于线性约束最小方差(linearlyconstrainedminimumvariance,LCMV)波束形成原理,根据贝叶斯估计理论,提出了一种基于加权的波束形成方法。该波束形成方法能够很好地克服LCMV波束形成对期望信号DOA误差特别敏感的弱点。仿真试验表明,该方法性能稳定,对期望信号DOA误差具有很好的稳健性。