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.     

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.     

熵损失函数下广义指数分布的可靠性估计

在广义指数分布场合下, 讨论了其参数、可靠性指标的估计及性质. 基于熵损失函数, 在共轭先验分布下, 通过对分布函数进行变换, 获得了该分布参数、可靠性指标的 UMVUE、最小风险同变估计、Bayes 估计和经验 Bayes 估计, 并证明了形如 [cT(x) + d]^-1 的一类估计的容许性. 最后运用 Monte-Carlo 方法对各种估计的 MSE 进行了模拟比较. 结果表明, 经验贝叶斯估计精度较高.     

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.     

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.     

含有屏蔽数据的串联系统中Burr XII部件可靠性指标的Bayes估计

在含有屏蔽数据的情况下, 研究串联系统中Burr XII部件可靠性指标的估计问题.利用极大似然法给出了部件参数的极大似然估计,并分别在平方损失、LINEX损失和熵损失函数下,给出部件参数及可靠性指标的Bayes估计.最后利用Monte-Carlo随机模拟方法对各种估计结果进行了比较分析.     

含有屏蔽数据的串联系统中BurrⅫ部件可靠性指标的Bayes估计

在含有屏蔽数据的情况下,研究串联系统中BurrⅫ部件可靠性指标的估计问题.利用极大似然法给出了部件参数的极大似然估计,并分别在平方损失、LINEX损失和熵损失函数下,给出部件参数及可靠性指标的Bayes估计.最后利用Monte-Carlo随机模拟方法对各种估计结果进行了比较分析.     

利用先验信息修正经典限的可靠性评估方法

讨论可靠性评估中利用先验信息的问题 .在参数先验分布容易确定的场合 ,可利用先验信息对参数的经典估计进行修正 (即给出 Bayes估计 ) ,再基于该估计用经典的 WCF方法给出系统可靠度的置信下限 .该方法具有很好的精度 ,并克服了纯 Bayes方法受先验偏差影响较大的缺点 .文章对上述进行了补充 ,讨论了指数定时截尾数据情形下利用先验信息的可靠性评定问题 .给出了一种融合先验信息和试验数据的参数估计 ,该估计的特点是具有独立和的形式 ,基于该估计用 WCF法比基于通常的 Bayes估计简单 .另外 ,对参数先验分布难以确定的多参数寿命分布模型 (如 Weibull分布 ,本文在仅知其可靠度先验分布或可靠度先验一阶、二阶矩及可靠度的某先验分位点的条件下 (事实上工程专家较易给出上述可靠度的有关先验信息 ) ,将 Bayes,Fiducial及经典统计方法相结合 ,用可靠度的先验信息直接对可靠度的经典限作修正以获得融合了先验信息及试验数据的置信下限 ,模拟表明该种处理具有很好的精度 ,适合工程应用.     

两参数Weibull分布环境因子的Bayes估计

基于天地试验环境下Weibull分布形状参数不变的条件,运用Bayes方法对两参数Weibull分布环境因子进行分析,以尺度参数后验密度的商密度作为环境因子的后验密度,给出了在形状参数已知和未知两种情况下,环境因子在平方损失下的Bayes估计。最后运用仿真实例与极大似然估计进行比较,结果表明Bayes估计优于极大似然估计。     

现场可靠性数据的变点分析

针对产品寿命分布规律在使用过程中的变点问题,提出了产品寿命分布变点检验和估计的Bayes方法。根据产品现场使用先验信息的结构特点,提出了变点先验分布的确定方法,并给出了变点Bayes估计的计算方法。利用所得到的变点估计可制定产品的最佳维修策略以及产品报废期。数值模拟表明Bayes方法具有较好的稳健性,适用于现场可靠性数据的变点分析。     

双边定数截尾情形下指数-威布尔分布参数的Bayes估计

在双边定数截尾情形下．给出两参数指数-威布尔（EW）分布形状参数的Bayes估计。基于无信息先验和共轭先验，并分别考虑均方损失和LINEX损失，给出不同的估计结果。最后运用随机模拟的方法对各种估计结果的优良性进行分析比较。     

威布尔分布无失效数据的Bayes可靠性分析

在Weibull分布场合下,通过对分布函数进行变换,利用凹凸性方法获得了各检测时刻失效概率之间的关系,进而从实际应用的角度出发,利用先验信息得到了各时刻失效概率的Bayes估计.通过建立参数回归模型,获得了产品可靠性指标的估计.最后通过对实例进行计算,验证了方法的稳定性.     

Bayes多元时间序列分析方法及其应用

在条件似然函数意义下,讨论了基于矩阵正态-Wishart分布的多元时间序列Bayes分析方法,得到了模型参数的后验分布与一步预测分布.给出了分量方程的对应结果,说明了模型阶数的推断方法.最后,列出了计算步骤,并作为应用,对上海房地产价格指数数据进行预测建模,取得了较好效果.     

基于无失效数据的加权E-Bayes可靠性评估方法

针对无失效数据情况下产品的可靠性评估问题,提出加权最小二乘法结合期望Bayes（expected Bayesian, E-Bayes)可靠性评估方法与模型。根据工程经验,构造出产品失效概率的先验分布;运用Bayes理论与方法,给出产品失效概率的E Bayes估计;在威布尔分布场合下,采用加权最小二乘法来拟合产品寿命分布参数,给出产品可靠性指标的点估计和区间估计;结合算例分析,探讨模型的稳健性与方法的优越性,表明该方法具有较好的工程应用价值。     

基于动态建模方法的可靠性增长试验评定

运用动态建模方法对可靠性增长试验下可靠性参数的先验分布进行分析．在任务可靠度先验分布确定的基础上，结合产品的少量现场试验数据，利用Bayes方法对系统的可靠性增长试验结果进行分析．首先给出了可靠性增长分析的动态模型，然后运用历次阶段试验中的可靠性增长数据建立动态参数的递推估计模型．在此基础上，给出各阶段可靠性增长试验中可靠性参数的Bayes估计．针对液体火箭发动机寿命分布为Weibull分布的特点，对Weibull寿命型系统的可靠性增长试验进行评定．通过一个实际例子说明了该方法的有效性．     

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。     

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.     

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.     

仿真输出分析中的BAYES方法

本文提出用Bayes方法对小样本或单次运行的仿真输出进行分析。给出了几种条件下的Bayes方法和伽玛分布置信区间的估计方法。并用M/M/I排队系统对几种方法进行了实例研究。实验结果表明,在处理小样本或单次仿真运行时Bayes方法有明显的优越性和应用前景。     

基于无失效数据失效率的船舶寿命估计

假设船舶寿命服从指数分布,在失效率的先验密度的核为时,提出了船舶寿命无失效数据失效率的Bayes估计和多层Bayes估计.并在此基础上提出了Ⅰ型和Ⅱ型船的可靠度的估计,最后对估计结果进行了分析.