指数分布下定数截尾步加试验参数的二次顺序约束Bayes估计

给出了2种方法,把指数分布下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,然后利用恒加试验的结果,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.     

指数场合下定时截尾加速寿命试验优化设计的比较

本文讨论了定时截尾情况下K个应力恒加试验和步加试验的最优设计问题，在一定条件下证明了最优步加试验优于最优恒加试验，推广了[5]的结果。     

双应力下恒定应力加速寿命试验的最优线性不变估计

推导了两上应力下恒加试验中加速方程的三个系数A0,A1,A2基于最优线性无偏估计的最优线性不变估计,并证明该估计好于传统的不变估计,从而提高了小子样情况下估计的精度。     

Ⅱ型截尾恒加与步加优化设计及比较

在截尾数据单调的约束条件下,给出了指数分布场合下,k个恒定应力加速寿命试验与步进应力加速寿命试验失效数分配的优化设计,证明了Ⅱ型截尾情况下恒加试验优化设计与步加试验优化设计的等效性,同时得出了Ⅰ型截尾情况下步加试验优化设计优于恒加试验优化设计的结论。     

指数分布场合简单恒加试验的极大似然估计

在加速寿命试验具体数据情形，恒加试验的统计分析理论已经比较成熟．在指数分布场合，文献[1]已给出了加速方程中参数的极大似然估计；文献[2]给出了加速方程中参数的似然方程．文章利用微分的方法给出了指数分布场合简单恒加试验加速方程中参数的极大似然估计．     

对数正态分布场合恒加试验的参数估计

讨论了基于恒加试验数据对数正态分布有关参数的最大似然估计和区间估计     

恒加试验下随机截尾指数寿命数据的统计分析

给出了恒定应力加速寿命试验(简称恒加试验)下,基于随机截尾指数寿命数据的统计分析方法．借助于简化非线性模型为近似线性模型,求得了加速系数a,b的近似最小二乘估计(LSE),然后由加速模型可以求得在正常应力水平S0下的各种可靠性特征量的估计。文末给出了随机模拟计算实例,结果表明,所给出的统计分析方法效果较好,计算精度较高。     

对数正态分布恒加试验的参数估计

在对数正态分布场合,加速寿命试验数据的统计分析一般都假定尺度参数不随应力水平的变化而变化,但在有些实际问题中这一假定并不满足,为解决这一问题,王炳兴在。对数正态分布场合有非常数尺度参数恒加试验的参数估计”中给出了计算相对简单的点估计。在此基础上,对参数作一些改进,从而使改进后的参数估计在均方误差意义下更优。     

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．     

三参数Weibull分布下随机截尾恒加寿命试验的Bayes统计分析

利用随机截尾恒加寿命试验所获的数据，导出了三参数Ｗｅｉｂｕｌ分布在平方损失下，三个参数的Ｂａｙｅｓ估计，进一步估计了在正常应力水平下的各种可靠性指标     

二项分布参数的经典估计与Bayes估计相等的关系

证明了二项分布中未知参数的经典估计(最大似然估计和矩估计),一定存在一个先验分布,使其贝叶斯估计就是该经典估计的结论.     

三阶Erlang分布参数的Bayes估计及检验

首先给出了三阶Erlang分布在定数截尾场合下参数的极大似然估计;其次给出了在“平均剩余寿命”下的三阶Erlang分布参数的拟矩估计;然后再利用共轭先验分布得到了参数的经验Bayes估计、区间估计和假设检验;最后通过模拟得到一组随机样本并给出了不同截尾样本下参数的点估计和区间估计。     

偏正态数据下半参数混合效应模型的贝叶斯估计

针对纵向数据服从非正态分布情况下混合效应模型的估计问题,提出偏正态分布半参数混合效应模型的贝 叶斯估计方法;假定个体测量误差服从偏正态分布,纵向指标与时间的关系采用 B 样条方法建模,在共轭先验下考 虑该模型的贝叶斯分析,基于 MH 算法与 Gibbs 抽样的混合算法获取未知参数、随机效应和非参数函数的贝叶斯估 计;数值模拟中,数据非正态分布条件下将偏正态方法得到的估计与传统半参数混合效应模型估计方法进行对比, 发现偏正态半参数混合效应模型在有限样本情况下表现更好,说明偏正态半参数混合效应模型与传统模型相比, 可以更好地拟合偏态数据,获得更加精准的参数估计;最后将该方法应用于 ADNI 数据中,研究了神经评分与基线 临床指标间的关系,得出了合理的结论,证明了方法的合理性。     

双边定数截尾下Topp-Leone分布的Bayes估计与预测

在双边定数截尾样本下得到了Topp-Leone分布中参数的极大似然估计.基于无信息先验分布和Gamma先验分布,在平方损失和预防损失下分别得到了参数的Bayes估计.根据后验密度函数得到了未知参数的Bayes可信区间和未来观测值的预测密度,进而可得预测值和预测区间.利用Monte-Carlo模拟计算了参数的各种估计的均...     

Weibull分布下绕线联轴器双应力加速寿命试验研究

针对绕线联轴器具有较长的工作寿命,其可靠性很难快速评定的问题,采用恒加试验方法,进行了绕线联轴器双应力加速寿命试验及其失效寿命数据的统计分析;在加速寿命试验中,通过对绕线联轴器的失效机理进行分析,确定了加速应力及加速模型,采用Escobar-Meeker（E-M）法确定了加速寿命试验的条件矩阵;失效寿命数据的统计分析中,假设绕线联轴器的寿命服从威布尔分布,利用威布尔概率纸检验和巴特利特检验相结合的方式对绕线联轴器的寿命分布进行检验;利用极大似然估计法（MLE）和最佳线性无偏估计法（BLUE）确定分布模型的形状参数和特征寿命,并对参数估计方法进行了分析比较;对绕线联轴器双应力恒加试验数据的统计分析表明：绕线联轴器的寿命可用双应力逆幂律-Weibull精确描述,获得了加速应力-寿命模型,某型绕线联轴器在正常转速水平1000r／min,正常扭矩水平0.6Nm下可靠性指标的最佳线性无偏估计。     

基于截断数据分布函数的核估计

讨论了一类截断数据，分析了以往截断数据分布函数估计的主要结果．在此基础上，提出了一个核估计方法，建立了分布函数的核估计量表达式，并在紧支撑等一定条件下，研究了估计量的渐近性质，并分别证明了估计量的强相合性及收敛速度．最后，给出了一个模拟计算的例子．结果显示，这种核估计方法是可行有效的．     

多个子总体混合分布的参数估计

混合分布是数据分析中一个重要的统计模型,但是利用正规的统计方法如矩估计,极大似然估计等估计模型的参数比较困难,而应用EM算法可研究多个子总体的混合分布在正常工作条件下的参数估计问题.