广义指数分布在TFR模型中的参数估计

广义指数分布是应用非常广泛的一种分布,近年对该分布的讨论主要是常规寿命试验数据的统计分析方法,研究重点是参数的点估计.但基于不完全样本、应用TFR模型、探讨广义指数分布在步加试验中的参数估计的文献却很少见.对此,利用EM算法给出了参数估计的显性表达式,并通过数据模拟说明了估计方法的可行性.     

广义指数分布在恒加试验中的参数估计

针对分组数据情形,研究其参数估计的文献甚是少见.鉴于如此,这篇文章探讨了广义指数分布在恒加试验中,基于分组数据的参数估计问题,并利用EM算法给出了参数估计的显性表达式,最后通过Monte Carlo模拟说明了估计方法的有效性和可行性.     

在简单恒加和简单步加试验中关于等间距的若干研究

在一般的统计问题中,通常假设随机样本的观测值为一个确定的数值,然而在一些实际问题中由于条件所限,不能长期连续进行观测,得到的样本往往是观测值落入某些区间内的个数,即分组数据或区间型数据.针对分组数据在简单恒加试验和简单步加试验的场合,给出了等间距的估计,并证明简单恒加试验中的等间距精度优于简单步加试验.     

两种步加试验的优化设计及对比研究

本文对总定时截尾下两种简单步加试验的最优设计进行了比较研究 ,得出了定理 1、定理 2等主要结果     

指数场合下定时截尾竞争失效产品步加试验的优化设计

对指数场合下定时截尾竞争失效产品步加试验的优化设计进行了研究，并得到了优化设计的方案。推广了D.S.Bai,Y.R.Chun(1991)的结果。     

指数场合下Ⅰ型截尾步加试验的优化设计

本文对指数场合下I型截尾步加试验的优化设计进行研究,得到了优化设计的方案,推广了Bai在1989年的结果.     

分组数据下指数分布参数的Bayes估计

当数据为分组型时，本文给出了当寿命分布为指数分布时参数的Bayes估计及平均寿命的Bayes置信下限，并对三种估计下限进行了模拟比较。     

多元指数分布下恒定应力加速寿命试验的优化设计

研究产品寿命服从Marshall-Olkin多元指数分布的有关加速寿命试验的统计分析及其优化设计.首先介绍了多元指数分布在恒定应力下的加速寿命试验基本过程,并对相应参数进行了估计;其次在κ个应力1个未知参数的加速寿命方程下,以D-最优和V-最优为准则,解决了Marshall-Olkin指数分布恒定应力加速寿命试验中定数与定时截尾的最优设计问题;该文即可看成是文献[5]和文献[6]的推广,也可看成是文献[7]的推广.     

有限维混合指数分布参数估计的EM算法

文中应用EM算法,结合单参和混合双参时混合指数分布的参数估计方法,给出有限维混合指数分布在完全数据下的参数估计,及相关的迭代方程,在应用上更具普遍性.     

指数分布下加速寿命试验的统计分析

在产品寿命服从双参数指数分布的情形下,研究定数截尾恒加速寿命试验的可靠性统计分析问题,给出了正常应力水平下产品可靠性指标的估计方法.     

指数场合下竞争失效产品恒加试验的优化设计

本文对指数场合下竞争失效产品恒加试验的优化设计进行了研究 ,并得到了优化设计的方案 .推广了D .S .Bai,Y .R .Chun( 1 991 )的结果 .     

关于指数分布参数估计的一个错误

本文证明了指数分布中参数λ最大似然估计量∧λ的期望,从而纠正了教材中的一个错误.     

线性指数分布参数的Bayes估计

对给定容量为n的线性指数分布样本X1,X2,…,Xn,在Linex损失函数下,利用共轭先验分布讨论线性指数分布参数θ的Bayes估计,多层Bayes估计,E-Bayes估计和极大似然估计.     

Weibull分布下双应力交叉步加试验的逆矩估计法

论述了Weibull分布下双应力交叉步加试验的时间折算公式及数据统计分析的逆矩估计法。