区间模型下旋耕机刀轴的非概率可靠性分析

根据区间模型描述旋耕机刀轴的不确定参数,采用非概率可靠性理论对刀轴进行可靠性分析,以解决随机可靠性和模糊可靠性分析中对原始数据依赖性高的问题.结合非概率可靠性的原始定义,提出以结构失效域的上限与波动域的下限之间的最短距离对非概率可靠性进行度量.通过对刀轴2种设计方案的分析,证明该方法与非概率可靠性的原始定义分析结果的一致性.     

参数的区间估计与假设检验方法的探讨

利用枢轴量法和显著性假设检验方法讨论两正态总体参数的线性函数的显著性假设检验问题和若干非正态总体参数的区间估计及显著性假设检验问题。     

非参数区间估计在证券投资分析中的应用

通过引入一种新的估计方法非参数区间估计方法,以达到对证券投资咨询机构对证券市场大盘走势预测准确度的估计·给出了U统计量及其相应的渐进性质,并找到了在一定的置信度下U统计量的置信区间·实证估计结果表明,有95%的把握认为,中国证券市场投资咨询机构所提供的对大盘涨跌的预测,每次有一半咨询机构正确的概率最高不超过52%,最低不小于36%·因而投资者应慎重对待投资咨询机构的大盘预测·     

恒加应力加速寿命试验的可靠性非参数统计分析

提出的可靠性非参数统计分析法 ,充分利用恒加应力加速寿命试验的失效个数、失效时间及未失效个数 3种宝贵的数据信息 .克服传统分析法只利用失效个数和失效时间信息的缺陷 ,更合理地对产品的可靠性加以评定 .主要内容 :(1) Pk 的估计公式 ;(2 ) Pk相似文献   

非参数方差模型的样条估计

基于多项式样条方法,构造了非参数方差模型中方差函数的相合估计,并且给出了该估计的最优全局收敛速度.模拟算例验证了理论结果的正确性.     

非参数的广义转换异方差模型

在风险管理中,费用的平均值E［Y|[WTHX]X[WTBZ]］是一个关键参数.预测平均费用的主要困难在于费用数据是严重偏态且异方差.目前常用的方法有转换模型及广义线性模型方法,这两个方法独立被研究,没有任何交叉,它们部分地克服了数据的偏态性及异方差性质. 本文提出了一个新的非参数模型,它不要求给定转换函数、联系函数、方差函数及误差分布函数. 现有的转换模型及广义线性模型都只是这个模型的特例,该模型可以在一个相当广泛的范围内提供一个最好的选择. 更重要的是本文用一个非常简单的方法估计感兴趣的参数,估计过程中     

用于监控均值和方差的非参数变点模型

统计过程控制被广泛应用于工业过程,服务领域和其他行业.尽管在特定过程的情况下参数控制图是有效的,但通常情况下都没有足够的信息确定过程分布,所以在此情况下非参数控制图是必要的.但大多非参数控制图要么是监控位置参数的,要么是监控尺度参数的,而不是既可以监控位置参数又可以监控尺度参数的.通过整合Wilcoxon秩和检验和Ansari-Bradley检验到变点模型,提出了一个新的非参数控制图,并且模拟结果也展现了该控制图在探测位置和尺度漂移时,是优于其他的非参数控制图的.     

非参数混合效应模型的估计

针对非参数混合效应模型提出估计方法,通过B样条的方法估计非参数函数,使用惩罚(非加权)最小二乘方法估计随机效应,然后通过构造正态似然函数得到方差的估计,并且证明了方差分量的相合性和函数部分的渐近正态性;最后给出数字模拟来展示所提出方法的估计效果,结果表明:该方法给出的估计效果良好,且在数值上是稳定的。     

非参数统计中两样本比较方法研究

首先提出一些实际问题,然后引入非参数统计的概念,进而分析了非参数统计的优势,重点提出非参数统计中两样本的比较方法,目的在于指导实际的问题.     

评估可靠性参数的费效比方法

本文叙述了坦克机动车指挥部正追求的各种创见和思路，以最少开支和投入时间获取优化信息和评估系统价值。所讨论了创见包括试验缩减方法学、加速可靠性增长、以及综合试验和场地数据控制与分享。累积的推动作用是缩短试验－改进－试验周期（ｔｅｓｔ－ｆｉｘ－ｔｅｓｔ ｃｙｃｌｅ）的以减少有关费用，为场地提供可靠的装备。     

基于区间数据的非参数Bayes估计

基于Dirichlet过程为先验分布,给出区间数据下总体分布非参数Bayes估计的表达式;通过对常用分布的随机模拟,阐述几类先验分布对估计效果的影响;最后,与参数极大似然法比较,证明所构造的方法具有相近的估计效果.      

缺失数据下非参数回归估计

在缺失响应变量的不完全数据下,利用局部线性回归的方法,给出了回归函数m(x)的估计的加权估计,并证明了估计量具有渐近正态性、均方误差(MSE)和相合性.模拟研究解释了估计量的有限样本性质,并得出了此估计量优越于完整数据估计和加权估计.     

无失效数据的非参数估计

本文利用ＣｌａｓｓＫ方法对无失效数据进行分析，所得结果可用于非参数模型。     

比估计的Bootstrap置信区间

先用常见Bootstrap-t方法、BCa方法，然后用自己提出的函数无偏Bootstrap研究了比估计的置信区间，并以比估计的Fieller区间作为标准比较上述三种方法，指出了函数无偏Bootstrap的适用性。     

两阶段估计非参数固定效应Panel Data模型

推广参数Panel Data模型,考虑非参数固定效应Panel Data模型的估计.采用两阶段估计步骤,推导出了估计量的具体表达式.在一些假设条件下,分别得到了固定效应参数和非参数函数的收敛率以及渐近正态分布性质.此外,Monte Carlo模拟显示我们的估计比一阶差分估计具有更令人满意的有限样本性质.     

相依数据下非参数方差模型的样条估计

针对相依数据下非参数方差模型,构造了非参数方差函数的多项式样条估计,在α-混合条件下,证明了估计的相合性,得到了最优全局收敛速度,模拟算例表明了估计方法的可行性。     

零失效数据的可靠度计算与区间估计

根据零失效数据提供的信息，提出一种可靠性分析方法，该方法不受模型限制备，于分布自由问题。