四单元混联系统屏蔽数据的统计分析

推导了四单元混联系统屏蔽数据场合下的似然函数,并且给出了常数失效率单元和线性失效率单元所组成的四单元混联系统屏蔽数据的参数的极大似然估计,以及采用似然比构造区间估计的方法得到参数的近似区间估计.     

指数分布冷贮备单元的串联系统产品的统计分析

考虑寿命服从指数分布的冷贮备单元串联而成的系统,给出了参数的矩估计、极大似然估计和逆矩估计,并通过大量Monte-Carlo模拟考察估计的精度,得到矩估计和极大似然估计优于逆矩估计.同时,还给出了参数的精确区间估计和近似区间估计,通过大量Monte-Carlo模拟考察了区间估计的精度,得到参数的精确区间估计优于近似区间估计.     

利用ECM算法进行参数估计

在区间型数据条件下利用ECM算法对Weibull分布进行了极大似然估计.在得到相应的迭代公式后,进行随机模拟.根据模拟结果分析了此种算法在处理Weibull分布参数极大似然估计时的优越性.     

双边定时截尾样本下复合瑞利分布的参数估计

利用极大似然法和EM算法研究了双边定时截尾样本下复合瑞利分布参数的极大似然估计.给出了参数的极大似然估计的存在唯一性证明和参数的EM迭代公式,借助Louis算法得到了EM估计的近似区间,随机模拟结果表明极大似然估计与EM估计相比,估计值较接近真值.     

双边定时截尾下Pareto分布的参数估计

在双边定时截尾样本下,用极大似然法求Pareto分布中形状参数的估计,由于似然方程较复杂,无法得到参数的显式表达式,但是可以证明极大似然估计是唯一存在的. 由于EM算法是处理缺损数据的一种有效方法,因此利用该算法来求参数的估计问题.用EM算法得到了形状参数估计的迭代式,借助Louis遗失信息原则得到了估计的渐近方差,根据中心极限定理得到了形状参数的近似置信区间.随机模拟结果表明形状参数的EM估计收敛到其极大似然估计.实例给出了不同样本下参数的点估计和区间估计.     

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     

基于逐步区间删失数据Rayleigh分布的参数估计

基于逐步I型区间删失样本,通过求解似然方程,并不能得到未知参数的极大似然估计,采用Newton-Raphson解法得到了极大似然估计的近似解。用EM算法得到了参数估计的迭代公式,通过数值模拟把这两种估计进行了比较,结果表明两者非常接近,EM算法对初值的选择比较灵活,因此更加方便。     

定时截尾情形下Burr Ⅻ分布的参数估计及其检验

在定时截尾情形下,讨论了Burr Ⅻ分布的形状参数、可靠度和失效率的极大似然估计,给出了极大似然估计的表达式,证明了极大似然估计的相合性和渐进正态性,并给出它的近似区间估计和假设检验公式,最后进行了参数估计的数值模拟。结果表明:形状参数的极大似然估计效果良好。     

双截尾Cauchy分布参数估计的若干问题

设{X_k,1≤k≤n}独立且均服从参数为μ,λ,A,B的双截尾Cauchy分布,得到了矩估计的性质并给出了当参数μ,λ已知时,参数A,B矩估计的数值解法,得出了参数A,B的极大似然估计并证明了其他参数极大似然估计的存在性和强相合性,最后利用极端顺序统计量的渐近分布得到了参数A,B的近似区间估计.     

定时截尾串联系统屏蔽数据步进应力加速寿命试验的统计分析

考虑由2个具有常数失效率单元串联而成的系统进行步进应力加速寿命试验中,在定时截尾屏蔽数据场合下给出了参数的近似区间估计和极大似然估计,并通过数值算例验证方法的可行性.     

拟似然函数法处理无失效数据

利用修正似然法思想,提出了引进失效信息后的极大似然估计法,具体给出了指数分布及Weibull分布场合参数的拟极大似然估计,且进行了实例计算.     

基于Matlab/Simulink的Weibull分布的极大似然估计

介绍了三参数weibuu分布的MLE,利用simulink的图形化建模方法,直接"画"出MLE的方程组模型,修改各模块的参数,完成三参数weibull分布的MLE,并用实例验证了这种方法的可行性.模型同时也可用于二参数weibu儿分布参数的MLE.     

指数分布场合下基于分组数据区间估计的新方法

从新的角度证明了分组数据下指数分布总体均值的极大似然估计(MLE)的渐进正态性,给出了该均值的渐进置信区间。通过Monte Carlo模拟比较,发现该置信区间优于CHEN和MIE得到的置信区间。     

基于支持向量机的机械零件剩余寿命区间估计

为提高机械零件剩余寿命估计精度,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的剩余寿命区间估计模型.简要介绍SVM的线性及非线性理论,分析SVM输入变量与输出变量间的统计关系,将机械零件性能退化指标和剩余寿命分别作为SVM输入变量及输出变量.假设输入变量与残差相互独立且残差分布类型已知,采用极大似然法估计残差的分布参数,在此基础上推导一定置信水平下SVM输出变量置信区间.将均方误差作为SVM预测误差的衡量指标,应用变步长网格搜索法确定SVM参数.通过实例说明所提模型能够准确对机械零件剩余寿命进行区间估计,具有较强的工程应用价值及通用性.     

海南省CPI数据一致性的统计分析

选择1988--2008年海南省CPI的统计数据,从Weibull分布中参数的极大似然估计的角度,在形状参数未知的情况下,用随机模拟的方法给出其分位数,很好地解决了异常值的问题,并对异常值所对应的经济学含义给出了合理的解释．     

基于似然深度的指数分布的参数估计

针对传统估计方法如极大似然估计对于服从指数分布且有污染的截尾数据的参数估计并不是很理想的问题,提出使用一种新的估计方法对其进行参数估计,即似然深度估计,并通过两组实验进行对比,结果显示利用似然深度估计方法得到的参数偏差和均方差较小,表明似然深度估计是一种估计服从指数分布且有污染的截尾数据参数的有效方法。     

Immune Clone Maximum Likelihood Estimation of Improved Non-homogeneous Poisson Process Model Parameters

Aiming at the solving problem of improved nonhomogeneous Poisson process（ NHPP） model in engineering application,the immune clone maximum likelihood estimation（ MLE）method for solving model parameters was proposed. The minimum negative log-likelihood function was used as the objective function to optimize instead of using iterative method to solve complex system of equations,and the problem of parameter estimation of improved NHPP model was solved by immune clone algorithm. And the interval estimation of reliability indices was given by using fisher information matrix method and delta method. An example of failure truncated data from multiple numerical control（ NC） machine tools was taken to prove the method. and the results show that the algorithm has a higher convergence rate and computational accuracy, which demonstrates the feasibility of the method.     

分组与删矢数据下对数正态分布的最大似然估计

讨论产品寿命服从对数正态分布 ,观察数据分组与可能删矢的条件下 ,最大似然估计的存在性     

截尾泊松分布参数MLE的渐近有效性

进一步研究了截尾泊松分布参数MLE的大样本性质,证明该估计具有渐近有效性.     

基于B-S分布的加速退化模型

对长寿命高可靠性产品,加速退化方法是获取其性能退化信息的有效手段。因此,建立科学合理的加速退化模型尤为重要。分析一般退化模型的基础上,利用B-S(Birnbaum-Saunders)分布对布朗运动、几何布朗运动和Gamma过程等几种随机过程退化轨道建立形式统一的加速退化模型,并采用极大似然方法估计模型参数。最后针对某型自控温伴热电缆,利用所建模型进行加速退化分析,有效地验证了模型的正确性和合理性。