Ⅱ型截尾情形下泊松分布参数的估计

利用Jensen不等式和Slutsky定理, 讨论Ⅱ型截尾情形下泊松分布参数λ的极大似然估计问题, 证明了估计的强相合性和渐近正态性, 并给出估计的进一步渐进性质.     

随机截尾情形下Rayleigh分布参数的贝叶斯估计

在不同的先验分布和损失函数下给出了未知参数的贝叶斯估计,最后通过随机模拟给出了几种估计的均值和均方误差,说明了其中的两种估计是较优良的.     

Linex损失下Rayleigh分布参数倒数的Bayes估计

在Linex损失函数L(θ,δ)=ec(δ-θ)-c(δ-θ)-1,c>0下,给出Rayleigh分布的尺度参数倒数的唯一Bayes估计δB(X)=-1/clnE(e-cθ│X)=(n α)/cln(1 c/(λ T)),多层Byaes估计δ∧B(X)=-1/cln,和容许性估计的一般形式Sln(1 c/(d T)).     

定时截尾试验Weibull分布参数的近似置信区间

该文研究了Weibull分布大样本定时截尾试验,给出了总试验时间的极限分布,在给定任一参数的条件下,利用一种全新的途径得到了一另一参数的近似置信敬意 ,设产品寿命x服从Weibull分布W（λ,b),对受试产品xi进行定时时间t0的截尾试验,得到观察数据Si=min(xi,t0)。由于总试验时间S=S1 S2 … Sn近似服从正态分布：S-E（S）/（VarS)^1/2=√n(S-u)/(2u-u^2)^1/2∞N(0,1),由此可以得到参数（u,v)的联合置信域D：u≥1 β^2/2β^2(u-S/1 β^2)^2 S^2/2(1 β^2) 。由于Jacobi变换地列式|J|≠,因此区域D的任意一点(u,v)都能找到唯一的点(λ,b)与之对应,对于任一给定的λ,参数曲线u=u(b),v=v(b)与区域D的边界曲线正好有2个交点,解方程:(1 β^2)u^2(b)-2S.u(b)-2β^2v(b) S^2=0,得到了2个根b1(λ),即为参数λ的置信水平1-α的置信区间:b1(λ)≤b≤b2(λ).     

熵损失下Rayleigh分布尺度参数倒数的Bayes估计

在熵损失函数下研究Rayleigh分布的尺度参数倒数在不同先验分布下的Bayes估计并且讨论了其多层Bayes估计并证明该参数的Bayes估计是可容许的.     

平衡损失函数下Rayleigh分布参数的Bayes估计

在平衡损失函数下,得到了Rayleigh分布参数的Bayes估计,并讨论了一类c(-T)+d(其中(-T)=1/nn∑i=1X2i)形式估计的可容许性和不可容许性.     

基于Logistic总体Ⅱ型截尾样本分布参数的渐进置信估计

利用Logistic分布的若干个样本分位数和广义最小二乘法,给出了基于Logistic总体Ⅱ型截尾样本分布参数的渐进置信估计,在样本足够大的情况下,该方法简单有效。     

双截尾样本下参数的矩估计

给出了双截尾样本情形下参数的一种矩估计法,并由此推出双截尾样本下威布尔分布参数的矩估计法。     

Multiple Type—Ⅱ截尾样本的统计方法

Multiple Type-Ⅱ截尾样本或称为带有缺失的定数截尾样本在实际中常会遇到,最近十多年来有关它的统计分析方法有了较多的研究结果,作者作了综述,并对进一步需要研究的问题提出一些看法。     

多重Ⅰ型混合截尾样本的Weibull分布参数估计

在多重Ⅰ型混合截尾样本情形下,讨论了两参数威布尔分布的参数估计问题.首先结合样本次序统计量联合密度函数给出了参数最大似然估计的表达式,其次利用Newton-Raphson迭代方法得到参数的最大似然估计,然后借助指数分布给出参数的精确置信区间,最后对参数的最大似然估计进行模拟研究和实例案例分析,最大似然估计的稳定性和有效...     

一种加权对称损失函数下Rayleigh分布尺度参数倒数的Bayes估计

首先给出了在加权对称损失函数下Rayleigh分布尺度参数的Bayes估计的一般形式.然后在给出先验分布的条件下,给出了Bayes估计的精确形式.最后证明了此Bayes估计的可容许性.     

位置尺度分布族中截尾数据的Fisher信息量

证明了混合型截尾数据的渐近Fisher信息矩阵和Ⅰ型截尾数据的Fisher信息矩阵一致。该结果可以推广到一般的对数位置尺度分布族,如Weibull分布、对数正态分布等。     

Pareto分布在定时截尾样本下的估计问题

在定时截尾样本下研究两参数Pareto分布的参数估计,并计算它们的条件期望和方差;用数值模拟的办法验证所得估计的优劣,结果显示它们都是近似无偏估计(AUE),且具有较好的稳定性;与相应的定数截尾样本下的估计相比较,它们的相对平均误差小。     

逐步Ⅱ型混合截尾下Lomax分布多部件应力强度模型的可靠性分析

基于逐步Ⅱ型混合截尾样本,研究Lomax分布多部件应力强度模型的可靠性分析问题。假设应力和强度具有不同形状参数和共同尺度参数,利用极大似然理论及迭代方法获得可靠度函数的极大似然估计(MLE),并给出渐近置信区间;然后,运用贝叶斯理论,借助Tierney-Kadane(TK)近似方法、MCMC算法,讨论平方误差损失函数下未知参数及可靠度的贝叶斯估计,给出其最大后验密度可信区间(HPD);最后,利用Monte-Carlo模拟方法对估计结果进行对比分析。模拟结果显示：贝叶斯估计整体上优于极大似然估计,并且随样本量的增大,2种估计的均方误差(MSE)均逐渐减小,HPD可信区间的效果优于渐近置信区间。     

定时截尾样本下两参数韦布尔分布的矩估计

讨论定时截尾样本下两参数韦布尔分布的矩估计问题.得到了在定时截尾样本下两参数韦布尔分布的矩估计方程,进而得截尾样本的矩估计(MME).证明了修正矩的大样本性质.     

逐步Ⅱ型删失下Scaled half-Logistic分布的区间估计

在逐步Ⅱ型删失数据下,通过构建统计量得到了Scaled half-Logistic分布的参数的置信区间,并借鉴文献[5]的Ⅱ型删失样本模拟算法,给定置信水平,产生了不同删失方式下置信区间长度最短时参数的置信区间.     

两参数威布尔分布定律截尾样本的矩估计

讨论了在两参数威布尔场合下,定数截尾样本的矩估计问题,利用转化的思想得出了矩方程,从而得出矩估计。     

逐步增加II型截尾下Pareto分布参数的区间估计

基于逐步增加的Ⅱ型截尾,讨论了Pareto分布形状参数和尺度参数的区间估计。得到了两参数的区间估计和联合区间估计。最后以估计区间的最短长度为标准,通过数值模拟得到参数的最优区间估计方法。