指数分布场合下只有一个失效数据的统计分析

针对定时截尾试验中只有一个失效发生情况下,利用指数分布母体分布函数的凹凸性给出了各检测时刻失效概率的Bayes估计,然后用最小二乘法给出指数分布参数λ的估计,进而得到指数分布可靠度估计。最后将此方法应用于实际例子,所得结果较为稳定。     

双参数指数分布场合下无失效数据的可靠性试验

在电器的可靠性指标达到某个给定值的情况下,利用Bayes方法给出电器的寿命服从双参数指数分布场合下无失效数据的可靠性验证试验,并利用相同的分析方法给出形状参数的1-α的Bayes可信上限和形状参数的Bayes估计.最后,结合实例进行了计算,结果表明,利用该估计方法优于经典估计方法.     

指数分布的无失效数据的Bayes统计分析

随着科学技术的进步,产品的质量也不断提高,产品的寿命越来越长,由定时截尾寿命试验获得的数据经常是"无失效数据",特别是高可靠性样本试验的研究.本文根据指数分布的无记忆性,给出可靠度的先验分布,进而在无失效数据的情况下,得到了平均寿命的Bayes估计,并给出了某时间处的可靠度的Bayes估计.     

指数分布的无失效数据的Bayes统计分析

随着科学技术的进步,产品的质量也不断提高,产品的寿命越来越长,由定时截尾寿命试验获得的数据经常是"无失效数据,"特别是高可靠性样本试验的研究。本文根据指数分布的无记忆性,给出可靠度的先验分布,进而在无失效数据的情况下,得到了平均寿命的Bayes估计,并给出了某时间处的可靠度的Bayes估计。     

无失效数据情形参数的综合估计

对指数分布的无失效数据,在引进失效信息后,在先验分布为Beta分布时,给出了失效率的多层Bayes估计和综合Bayes估计,并给出了无失效数据情形可靠度的综合估计。     

指数分布无失效数据情形的参数估计

基于指数分布场合的无失效数据（ti,ni）,引进失效信息,提出了产品可靠性参数估计的方法,同时结合发动机的实际问题进行了计算,结果表明本文提出的估计方法可行。     

无失效数据失效概率的综合估计

本文对指数分布的无失效数据(ti,ni),给出了参数λ的最小二乘估计以及失效概率pi=p{T相似文献   

指数分布区间型删失数据的可靠度最优置信下限

由于测量仪器的精度,测量方法等原因,往往不能得到产品精确的失效时间,得到的是区间型删失数据.本文讨论了指数分布区间型删失数据下的可靠度最优置信下限的估计问题.首先采用极大似然估计方法对指数分布区间型失效数据的失效率进行了估计,然后对每个区间型失效数据采用期望值对其失效时间进行估计,通过估计出的失效时间估计出了可靠度的最优置信下限,并给出了计算机模拟结果.     

无失效数据失效率的综合E-Bayes估计

对指数分布场合无失效数据的失效率进行估计.在先验分布为Gamma分布时,通过两种方式引进失效信息并在这两种方式下给出了失效率的综合E-Bayes估计,然后得出了产品可靠度的综合估计.     

无失效数据失效率的综合多层Bayes估计

为了对指数分布场合无失效数据的失效率进行估计，在先验分布为截尾Gamma分布时，利用平均剩余寿命和极大似然思想提出了两种引进失效数据的方法，给出了失效率的综合多层Bayes估计，并且结合实际数据进行了计算，计算结果显示此种方法是可行的．     

基于三次指数平滑法的沪牌拍卖月均价预测

随着人们生活水平的提高以及国内外人才向上海的大量涌入,上海车牌拍卖竞争越发激烈,因此对拍牌成交月均价的短期预测具有较高的现实意义.通过对投放数量、投标人数、历史数据等影响因素与成交月均价进行相关性分析发现,利用历史数据进行短期预测最为有效.据此,基于传统的三次指数平滑法和动态三次指数平滑法,利用2016年1~10月上海车牌拍卖成交月均价的历史数据,预测了2016年11月和12月沪牌拍卖成交月均价.同时,通过对预测误差进行分析得到动态三次指数平滑法要优于三次指数平滑法.从而得出,基于动态三次指数平滑法,利用历史数据对车牌月均价进行短期预测,能为车牌拍卖出价提供有效指导.     

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。     

指数平滑参数与初值的选取研究

实际应用指数平滑法时，由于主要靠经验选取平滑参数与初值，预测结果往往不合理．通过对传统预测模型的分析，提出了扩大平滑参数选取区间以及初值选取模型化的思路，得到了可以克服预测滞后的平滑参数选取区间，获取了以所有历史数据按指数平滑规律加权后的初值．并用该优化方法检验了ERP项目实施中的生产经营目标预测值，取得了满意的效果．     

混合指数分布动态样本比例中参数估计

混合指数分布是寿命数据分析中的一个非常重要的统计模型.产品老化导致混合指数分布样本的比例是动态的.在寿命试验中,应用EM算法研究了混合指数分布以动态样本比例的形式在完全数据与截尾数据场合的参数估计问题.所得结论用Monte Carlo进行模拟,比较符合试验实际.     

混合指数威布尔分布的参数估计

应用ECM算法,研究了混合指数威布尔分布在完全数据场合下的参数估计问题,并模拟说明ECM算法来估计混合指数威布尔分布是一种容易实现又非常有效的方法.     

左截断右删失数据下指数分布参数多变点的贝叶斯估计

主要利用MCMC方法研究了左截断右删失数据下指数分布多变点模型的参数估计问题.通过筛选法和逆变换法得到了指数分布的完全数据,在获得各参数的满条件分布后,利用MCMC方法得到了Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的估计.随机模拟的结果表明各参数估计的精度都较高.     

布朗单一参数指数平滑法的推广

把布朗单一参数二次多项式指数平滑法推广到三次多项式指数平滑法(即布朗单一参数四次指数平滑法),并利用计量经济学软件Eviews4.0和软件M atlab7.0结合实际数据进行短期预测.布朗单一参数四次指数平滑能更好地跟踪时序的非线性变化趋势,达到更好的短期预测效果.     

高精度重力加速度的求法

为了进一步提高单摆测重力加速度的数据拟合精度,基于最小二乘法原理,用线性拟合法分别与指数拟合法、对数拟合法、幂函数拟合法及多项式拟合法结合使用的方法,获得了不同精度的重力加速度拟合值。计算结果表明:采用线性拟合法分别与指数拟合法、对数拟合法、幂函数拟合法结合使用时的数据拟合精度均比直接采用一次线性拟合法低;采用线性拟合法和多项式拟合法结合使用时的数据拟合精度比直接采用一次线性拟合法高;采用线性拟合法和多项式拟合法结合使用时的数据拟合精度随着多项式拟合次数的增加先提高后降低,出现了龙格现象。     

指数平滑法初始值计算与平滑系数选取的新方法

通过迭代方法证明了指数平滑方法经过多次迭代后迅速逼近于全期指数加权平均法;并提出以递推算法最小数据量t*为界,分别采用迭代法(或全期指数加权平均法)(t<=t*时)和递推算法(t>t*时)来分段计算指数平滑值;在强调时序数列平稳性的基础上,提出了以最近k个数据的累计贡献率或以最近前若干期数据之加权系数衰减50%的两种估...