在定数截尾样本下三参数威布尔分布的矩估计改进

将威布尔分布数据转化为均匀分布数据,利用平均剩余寿命构造样本矩,得到在定数截尾样本下三参数威布尔分布的矩估计方程。     

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.     

区间数据样本下指数分布平均寿命的矩估计

讨论了区间数据样本下单参数指数分布的两种矩估计问题.分别利用δi和(Vi,δi)构造出单参数指数分布的两种矩估计,就无偏性和渐近方差为指标,得到两种矩估计的比较.     

区间删失数据下参数估计的比较

主要讨论了寿命分布为指数分布时区间删失数据的参数估计。在I型删失情况下得到了参数的Bayes估计和矩估计。进而,利用数值模拟的方法比较了Bayes估计和矩估计的优劣。     

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。     

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.     

双参数指数分布的加权矩估计

利用加权矩估计方法,得到双参数指数分布中参数的加权矩估计量,讨论了估计量的方差和特征函数,并利用算例说明了加权矩估计优于矩估计．     

复合泊松分布参数估计的EM算法

复合泊松分布是非寿险精算中的重要理赔模型,利用正规的统计方法(如极大似然估计)估计模型的参数往往比较困难,而矩估计的精度在大样本下才能有令人满意的结果.本文应用EM算法研究了复合泊松分布的参数估计问题,给出了参数满足的方程,并给出了参数的矩估结果,对两种参数估计结果,通过计算机模拟,表明EM算法对参数的估计更为有效,且EM算法在小样本下就能得到较好的估计效果.     

左截断右删失数据下伽马分布的参数推断

伽马分布是生存分析中应用较为广泛的一种连续型寿命分布。本文基于矩估计方法研究左截断右删失数据下伽马分布的参数估计问题,通过引入潜在数据推导出参数迭代公式,利用矩估计方法的渐近正态性质得到伽马分布参数的渐近置信区间,并进行数值模拟实验。模拟结果表明：在删失比例较小的情况下,参数推断的结果更接近真值;矩估计方法适合大样本情况,同种删失比例随着样本量增大,参数估计的效果更好,渐近置信区间长度变短。     

锥形薄壳的低频薄膜振动解及其在扬声器振膜的应用

采用摄动法求解旋转薄壳的轴对称自由振支方程,在低频中得到４个边缘弯矩解析解和２个通常采用数值计算的薄膜无矩解,本语文把锥壳无矩方程表示为以频率参数和几何参数的组合－－ｋｘｉａｎａ为自变量的形式,采用幂级数法求得了锥壳薄膜无矩解,结合弯矩解,求解了扬声器锥形振膜的低频强迫振动,并采用有限元数值计算方法验证了结果的正确性,对解的分析表明,在低频段,求解扬声摹辱劝可采用纯薄膜近似－－求满足薄膜边界条件的     

分组数据下两参数指数分布的参数估计

考虑两参数指数分布的参数估计问题,在分组数据和最小观察值下,给出了参数的精确极大似然估计.它比在分组数据下文献中的近似极大似然估计有更好的精度,蒙特卡罗模拟表明了这一点.     

三参数威布尔分布的参数估计

利用下降迭代法原理，给出了三参数威布尔分布的参数估计的一种新方法。本方法与其他方法如图参数估计法相比，具有方法简便，程序简单，便于使用计算机Excel工具以及拟合精度高等优点。     

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。     

从几个次序统计量出发的二参数Weibull分布的参数估计

从两个或三个次序统计量出发,讨论了二参数Ｗｅｉｂｕｌｌ分布的参数和估计问题,在实际数据的缺失、删失、截尾等情况下,为可靠性试验的数据处理提供了一种有效的估计方法。     

约束条件下分组数据位置参数的估计与检验

采用非线性规则中的库恩－塔克定理和概率论中的中心极限定理,研究约束条件下分组数据位置参数的估计与检验问题,给出了分组数据位置参烽的最大似然估计存在的充要条件和算法,证明了最大似然估计的相合性,并且讨论了似然比检验在零假设下的渐近分布。     

基于推广贝叶斯法的岩土参数估计及基础设计

结合工程实例,介绍了推广贝叶斯(Bayes)法在岩土参数估计中的具体应用.该方法利用场地周围其他工程的数据拟合出各参数的最优分布函数,并以此为先验分布,用推广贝叶斯法对现有样本进行处理,得出后验分布参数以进行基础设计.实际观测结果表明,根据后验分布参数计算的基础沉降值与实际值吻合较好,证明了提出的岩土参数估计方法的可行性与可靠性.     

从几个次序统计量出发的二参数Weibull分布的参数估计

从两个或三个次序统计量出发，讨论了二参数Weibull分布的参数估计问题，在实际数据的缺失、删失、截尾等情况下，为可靠性试验的数据处理提供了一种有效的估计方法．     

概化理论偏态分布数据方差分量标准误估计

利用 GH 分布性质,采用 Monte Carlo 数据模拟技术,模拟生成一定偏度的偏态分布数据,运用Traditional方法、Jackknife方法、Bootstrap方法和MCMC方法估计概化理论偏态分布数据的方差分量标准误,探讨了数据的不同偏度对概化理论方差分量标准误估计的影响.研究结果显示: Jackknife 方法估计偏态分布数据的方差分量标准误性能较差, Traditional和MCMC方法尚可, Bootstrap方法标准误偏差相对较小,且偏态分布数据的偏度对概化理论方差分量标准误估计有影响, Bootstrap方法对于偏态分布数据表现出良好的“适应性”,偏度对其影响较小.     

基于分组数据的若干分布族的参数估计

介绍了一种对基于分组数据的若干分布族进行参数估计的方法．所得估计具有良好的收敛性,同时模拟结果也表明这种方法的可行性．     

分组数据场合逆威布尔分布参数贝叶斯估计的混合Gibbs算法

作者利用混合Gibbs算法(Gibbs抽样与Metropolis算法的混合)给出了分组数据场合逆威布尔分布参数的贝叶斯估计,然后通过Monte-Carlo模拟考查了贝叶斯估计的均值、均方误差及参数的可信区间,并与极大似然估计比较,给出了混合Gibbs抽样过程中相应参数的轨迹图、直方图及自相关系数图.在五组分组数据场合用混合Gibbs算法求逆威布尔分布参数的贝叶斯估计都得到了比较满意的结果,表明该算法可行、稳定、并且有效.