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.     

逐步增加II型截尾下Pareto分布参数的区间估计

基于逐步增加的Ⅱ型截尾,讨论了Pareto分布形状参数和尺度参数的区间估计。得到了两参数的区间估计和联合区间估计。最后以估计区间的最短长度为标准,通过数值模拟得到参数的最优区间估计方法。     

两正态分布总体变异系数差的区间估计

通过参数Bootstrap方法和广义推断方法得到了两正态分布总体变异系数差的区间估计,并通过模拟计算比较两种方法的优劣.利用Bootstrap方法,得到了参数Bootstrap样本,计算两总体变异系数差的区间估计;采用广义区间估计法,分别构造两个正态分布总体变异系数的广义枢轴量,求解两正态分布总体变异系数差的区间估计,最后通过模拟计算比较两种区间估计.研究结果表明,广义推断法能够更好地进行区间估计.     

双边定数截尾下Topp-Leone分布的Bayes估计与预测

在双边定数截尾样本下得到了Topp-Leone分布中参数的极大似然估计.基于无信息先验分布和Gamma先验分布,在平方损失和预防损失下分别得到了参数的Bayes估计.根据后验密度函数得到了未知参数的Bayes可信区间和未来观测值的预测密度,进而可得预测值和预测区间.利用Monte-Carlo模拟计算了参数的各种估计的均...     

基于贝塔分布的最优置信区间研究

基于贝塔分布的概率特征性质,该文研究了一类特殊的贝塔分布的最优区间估计; 进而,将得到的区间估计与等尾置信区间进行了比较.结果表明:使用最短置信区间作为未知参数的区间估计,估计的精度得到显著提高.最后,利用数值模拟的方法给出了贝塔分布的最短区间估计用表.     

不同先验分布下三阶Erlang分布参数的Bayes估计

在定数截尾场合下,分别取共轭先验,Jeffreys先验和无信息先验,给出了三阶Erlang分布参数的Bayes点估计和区间估计,用极大似然法得到超参数的估计,通过随机模拟得到参数估计的均值和均方误差.最后通过模拟得到该分布的一组随机样本并给出不同截尾样本下的参数的3种点估计和区间估计.     

二项分布参数的信仰区间估计

利用信仰推断得到单个二项分布参数的信仰分布,由此给出了参数的信仰区间估计。通过数值模拟对信仰区间估计与其它区间估计进行了比较,模拟结果表明信仰区间估计优于其它区间估计。     

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.     

椭圆上二维均匀分布的参数估计

研究了椭圆上二维均匀分布的参数估计问题,得到了未知参数及区域面积的矩估计,并通过适当的变换,给出了参数的最大似然估计和区间估计.     

区间删失数据情形下GE分布参数的最大似然估计(英文)

讨论了样本数据为区间型数据时参数的最大似然估计问题.当数据为区间删失情形时,参数最大似然估计的精确表达式不存在,甚至近似解都很难得到.由于区间型数据是一种不完全数据,所以利用EM算法来求参数的近似最大似然估计.为了演示,提供了一个真实寿命数据分析的实例.     

基于最小二乘谐波拟合的置信水平计算方法

结合Lomb最小二乘谐波拟合的方法和Scargle归一化功率谱的置信水平的解析公式,给出了一种计算谐波拟合置信水平的方法.该方法的优势在于:直接计算拟合量的振幅,并给出拟合振幅的置信水平,物理意义明确;能够对多个频率进行扫描和拟合并给出各频率对应振幅的置信水平;通过对置信水平最大的频率进行拟合,获得时间序列的周期性变化规律.最后,通过数值试验说明了本方法的优势和实用性.     

关于回归模型中可靠度的置信下限

本文给出了回归模型中可靠度的置信下限，并且证明了所给置信下限具有强相合性。同时还介绍了根据观测数据计算该置信下限的方法。作为具体例子，我们找到了当导弹贮存时间为ｔ时其中某部件可靠度的置信下限。     

单值数据的过程能力指数与过程性能指数比较

为澄清在质量控制过程中,度量单值数据情况下的过程能力指数与过程性能指数的差别,探讨了两类指数的差异及其原因,验证了在单值数据情况下两类指数的关系。采用数据模拟和非参数Bootstrap区间估计法,得到了两类指数的数值及其置信区间。分析结果表明:在均值意义上,不考虑过程偏移和考虑过程偏移的情况下,过程能力指数与过程性能指数都近似相等,在95%的置信水平下,过程性能指数的置信区间要优于过程性能指数的置信区间。所以,在单值情况下,考虑指数的可靠性,建议使用过程性能指数。     

基于参数Bootstrap方法的双参数指数分布可靠寿命的置信下限

针对双参数指数分布的截尾数据,利用一种新的参数Bootstrap方法,构建了可靠寿命的置信下限,并从理论上证明了给出的置信下限是精确的.在小样本情形下,通过比较新的参数Bootstrap方法取得的置信下限与Engelhardt-Bain方法取得的近似置信下限的覆盖率,发现参数Bootstrap置信下限更令人满意.     

用非线性规划证明最短置信区间存在性与唯一性

参数的区间估计是根据枢轴量的分布,在一定可靠度下指出被估计的总体参数所在的可能范围.衡量一个区间估计的优良性有两点,一是置信水平α(0<α<1),另一是区间的长度,通常的做法是对给定的置信水平α(如α=0.05或α=0.01)求出相应的置信区间,区间长度越短说明对参数的估计越准确.讨论了最短置信区间存在和唯一性以及最优置信区间的确定.     

基于delta方法泊松分布参数的近似信仰推断

文章主要研究了Poisson分布参数λ的近似信仰推断,利用对数变换后的估计量的渐近正态性对λ建立近似的枢轴方程,并得到其近似信仰分布和置信区间。模拟结果表明,近似信仰区间与Wald置信区间的平均长度几乎无差异,但近似信仰置信区间覆盖概率明显优于Wald置信区间的覆盖概率。     

固定设计点情形下回归函数值的区间估计

对于固定设计点情形下的非参数回归模型,基于核估计的方法给出了回归函数的逐点置信区间和修正偏差置信区间.所给置信区间在相对较弱的条件下是渐近精确的.考虑到窗宽的选取对核估计和区间估计的重要影响,给出了适合所给置信区间的核估计窗宽的迭代选取方法.模拟结果显示迭代法收敛,且选取的窗宽表现良好,置信区间有令人满意的覆盖率.     

基于上下文相关置信度打分的语音确认方法

口语对话系统中,集外词的存在会引起很多识别错误,为了有效地发现并拒绝集外词,提高系统性能,研究利用置信度打分进行语音确认的方法,发现并拒绝识别错误。提出上下文相关的置信度特征,充分考虑当前待确认词与其前序词和后序词之间的相关性。实验结果表明:上下文相关的置信度特征能够很好地提高拒识性能,对符合识别文法的句子,错误拒绝率为2.5%或5%时,对比没有使用上下文相关的置信度特征时,错误接受率分别下降了29%和36%;基于置信度打分的语音确认策略在拒识性能上优于系统已有的在线垃圾模型。     

排序集抽样下样本参数的修正区间估计

研究了排序集抽样下样本参数的修正极大似然估计的性质,并以此估计为基础构造了样本参数的修正区间估计.研究表明:在相同的置信水平下,基于排序集抽样的样本参数的修正区间估计较传统的置信区间具有更高的精度.     

一次性作用产品可靠度的Bayes置信下限

针对高价值一次性作用产品的小样本可靠性评估问题,选用带有k因子的先验分布,基于贝塔分布的双层先验分布,以及基于均匀分布的双层先验分布,研究了一次性作用产品的可靠度置信下限的估计方法.由模拟研究得出,在有历史数据时,基于k因子贝塔先验分布的估计方法比WCF方法精确;在有不完全历史信息时,基于贝塔双层先验分布的方法比基于均匀双层先验分布的方法精确.