熵损失函数下巴斯卡分布参数的Bayes估计

研究在熵损失函数下 ,巴斯卡分布可靠度的 Bayes估计及其可容许性 ,并且给出 Bayes置信下限以及多层 Bayes估计的表达式     

熵损失下负二项分布可靠度的E—Bayes估计

对负二项分布,给出可靠度在熵损失函数下的Bayes估计,在此基础上给出当先验分布为幂分布时,可靠度的E-Bayes估计和多层Bayes估计,并设计了相应的数值实验,实验结果表明负二项分布可靠度的E-Bayes估计较多层Bayes估计稳健性更好,计算更简单,便于实际应用.     

负二项分布可靠度的E-Bayes估计

对负二项分布,给出在熵损失函数下当可靠度的先验分布为Beta分布和幂分布时可靠度的Bayes估计、E-Bayes估计及多层Bayes估计,并针对先验分布为幂分布的情形设计了相应的数值实验.实验结果表明,相对于负二项分布可靠度的多层Bayes估计,其E-Bayes估计的计算更简单,且稳健性也更好.     

熵损失下随机截尾情形指数分布参数的Bayes估计

为解决指数分布在熵损失函数和随机截尾数据下的参数估计问题,采用理论分析和随机模拟试验的方法,推导了参数在任意先验分布下的Bayes估计和伽玛共轭先验分布下具体的Bayes估计和多层Bayes估计,利用Monte Carlo方法对估计进行了计算,随机模拟试验对MLE、Bayes估计和多层Bayes估计进行了对比分析.研究结果表明,熵损失函数下的估计具有较高精度,多层Bayes估计稳健性较好.研究结论丰富了指数分布的Bayes统计分析,研究方法有助于熵损失函数下其它寿命分布的参数估计.     

刻度平方误差损失下二项分布无失效数据的可靠性分析

研究在刻度平方误差损失函数下,二项分布无失效数据的可靠度的Bayes估计及其可容许性,并给出了可靠度的多层Bayes估计的表达式.     

刻度平方误差损失下巴斯卡分布参数的Bayes估计

研究在刻度平方误差损失函数下，巴斯卡分布可靠度的Bayes估计及其可容许性，并给出了Bayes置信下限以及多层Bayes估计的表达式。     

Q对称熵损失下几何分布的参数估计

研究几何分布的先验分布为幂分布时,在对称熵损失函数下给出了其可靠度的多层Bayes估计,并根据实际数据说明了该估计是稳健的。     

一类新的损失函数下负二项分布模型的Bayes可靠性分析

在一类新的加权平方损失函数下,给出了负二项分布可靠度的Bayes和多层Bayes估计,并利用E Bayes方法给出了负二项分布可靠度的E Bayes估计.针对得到的3种估计,给出了数值模拟,结果表明:E Bayes估计比多层Bayes估计优良.     

熵损失下失效率的E-Bayes估计及其性质

失效率的多层Bayes估计需要用到复杂的积分,计算比较困难。本文提出了一种新的估计方法——E-Bayes估计法。它是在Bayes估计的基础上,先给出超参数的先验分布,进而对失效率进行估计。文章分别给出了在特定超参数先验分布的条件下,失效率的E-Bayes估计和多层Bayes估计的计算公式。结果表明,失效率的E-Bayes估计避免了多层Bayes估计复杂的积分计算,形式上更加简洁,便于计算。并通过实例证明,对于同一组实验数据,失效率的E-Bayes估计和多层Bayes估计的数值计算结果十分接近。这说明,失效率的E-Bayes估计不仅具有多层Bayes估计的稳健性,而且具有多层Bayes估计的精确性,从而表明本文提出的失效率的E-Bayes估计法是可行的,且相比于失效率的多层Bayes估计更加简洁,更便于应用。     

熵损失下失效率的E-Bayes估计及其性质

失效率的多层Bayes估计需要用到复杂的积分,计算比较困难.本文提出了一种新的估计方法——E-Bayes估计法.它是在Bayes估计的基础上,先给出超参数的先验分布,进而对失效率进行估计.文章分别给出了在特定超参数先验分布的条件下,失效率的E-Bayes估计和多层Bayes估计的计算公式.结果表明,失效率的E-Bayes估计避免了多层Bayes估计复杂的积分计算,形式上更加简洁,便于计算.并通过实例证明,对于同一组实验数据,失效率的E-Bayes估计和多层Bayes估计的数值计算结果十分接近.这说明,失效率的E-Bayes估计不仅具有多层Bayes估计的稳健性,而且具有多层Bayes估计的精确性,从而表明本文提出的失效率的E-Bayes估计法是可行的,且相比于失效率的多层Bayes估计更加简洁,更便于应用.     

加权p,q对称熵损失下Lomax分布形状参数的Bayes估计与性质

在加权p,q对称熵损失函数下,讨论了Lomax分布形状参数的Bayes估计及其性质,在任意先验分布下得到了参数的Bayes估计的一般形式;在两种确定先验分布下得到了参数的Bayes估计的精确形式,证明了所得Bayes估计具有可容许性;利用Matlab进行数据模拟,验证了所得估计的合理性.     

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.     

熵损失下逆高斯分布参数倒数的Bayes估计

在熵损失函数下研究逆高斯分布参数倒数的Bayes估计并且讨论了多层Rayes估计并证明该参数的Bayes估计是可容许的．     

Q对称熵损失下两参数Lomax分布形状参数的Bayes估计

利用Bayes估计的方法对Lmoax分布的形状参数在Q对称熵损失函数下进行估计,并给出了其多层Bayes估计的形式.     

熵损失函数下Burr分布参数的Bayes估计

讨论了在熵损失函数下Burr分布的参数在不同先验分布下的Bayes估计,并且讨论了其多层Bayes估计,给出了容许性估计的一般形式.     

并串联系统可靠度的Bayes估计及Bayes置信限

针对并串联系统,在先验分布服从伽玛分布的条件下,应用双边截尾样本和Bayes方法对系统在平方损失、LINEX损失、熵损失下的可靠度进行研究,分别得到相应损失函数下的Bayes估计和Bayes置信限.     

加权p，q对称熵损失下Poisson分布变异系数的Bayes估计

为更全面研究Poisson分布的估计问题,在加权p,q对称熵损失函数下,讨论了Poisson分布变异系数的Bayes估计,并给出了Bayes估计的置信区间和多层Bayes估计,得到了其具体形式。     

熵损失下的Pasreto分布参数的Bayes估计

讨论了在熵损失下Pareto分布的参数的Bayes估计及多层Bayes估计,给出了参数的置信下限和容许性估计的一般形式,最后证明了极大似然估计是不容许的.     

熵损失函数下幂函数分布和瑞利分布参数的Bayes估计

【目的】研究熵损失函数下幂函数分布和瑞利分布参数的Bayes估计并对它的可容许性进行验证。【方法】以幂函数分布及瑞利分布为基础，以熵损失函数为主要的损失函数通过参数估计的方法和性质进行证明和研究。【结果】证明得到任意分布在熵损失函数下参数的Bayes估计、先验分布为伽马分布熵损失函数下两个分布参数的Bayes估计，得到参数可容许性。【结论】得到参数的Bayes估计，同时得到两个分布的参数在熵损失函数下的Bayes估计是可容许的。     

基于历史样本几何分布可靠度的经验Bayes估计

在几何分布可靠度的先验分布为幂分布时,分别在平方损失函数和熵损失函数的情况下,给出了可靠度的经验Bayes估计,并且证明了θ的Bayes解的唯一性.最后,通过实例验证了几类估计的优良性.