Weibull分布损伤失效率模型常应力下的参数估计

Bhattacharyya和Soejoeti(1989)对步进应力加速寿命试验提出损伤失效率模型(TFR模型)．本文在全加速步加试验场合下指出文献[1]，[2]，[5]中用通常的回归分析方法求取常应力下参数的估计是不合理的，同时给出了如何求取常应力下参数估计的一种方法．     

几何分布产品全样本场合步进应力加速寿命试验TFR模型下的统计分析

讨论了几何分布产品在步进应力加速试验TFR模型下寿命分布.给出了其寿命分布函数步进形式,在全样本场合利用极大似然估计方法和矩估计方法求出了未知参数的点估计,最后利用计算机模拟说明本文方法的可行性.     

几何分布截尾样本场合步进应力加速寿命试验TFR模型下的统计分析

讨论了几何分布产品在步进应力加速试验TFR模型下寿命分布.给出了其寿命分布函数步进形式,在截尾样本场合利用极大似然估计方法和拟矩估计方法求出了未知参数的点估计,最后利用计算机模拟考察了说明本文方法的可行性.     

指数模型步进应力加速寿命试验的区间估计

本文对寿命分布为指数分布的情形，对逆幂律模型，由步进应力加速寿命试验所获得的数据，给出了逆幂律型中未加参数的区间估计，从而可得到在实际应用所需的加速系数的区间估计。     

Weibull分布步进应力加速寿命试验的Bayes估计

本文研究了定时和定数截尾情形CE模型下Weibull分布场合步进应力加速寿命试验的Bayes估计.利用加速系数和加速方程将各种加速应力水平下的尺度参数换算为正常应力水平下的尺度参数,从而获得含正常应力下尺度参数的似然函数.在参数先验的选取时,尺度参数和加速系数分别取共轭先验和无信息先验,当形状参数m<1和m>1时分别取Beta分布和Gamma分布作为其先验.在平方损失下,利用Gibbs抽样和切片抽样给出了该模型参数的Bayes估计.最后,通过Monte Carlo模拟表明该Bayes估计是有效的.     

单参数指数分布产品截尾样本场合简单步进应力加速寿命试验损伤失效率模型下的统计分析

本文给出单参数指数分布产品截尾样本场合简单步进应力加速寿命试验损伤失效率模型下参数的极大似然估计和拟矩估计。     

幂律一威布尔模型下简单步进应力加速寿命试验的区间估计

对寿命分布为威布尔分布,加速方程为逆幂律的情况,由简单步进应力加速寿命试验所获得的数据,给出了有关参数和加速系数的点和区间估计,并论证了这种估计的存在和唯一性．     

幂律一威布尔模型下简单步进应力加速寿命试验的区间估计

对寿命分布为威布尔分布,加速方程为逆幂律的情况,由简单步进应力加速寿命试验所获得的数据,给出了有关参数和加速系数的点和区间估计,并论证了这种估计的存在和唯一性.     

幂律-威布尔模型下简单步进应力加速寿命试验的区间估计

对寿命分布为威布尔分布, 加速方程为逆幂律的情况,由简单步进应力加速寿命试验所获得的数据, 给出了有关参数和加速系数的点和区间估计,并论证了这种估计的存在和唯一性.     

两参数指数分布产品全样本场合下步进应力加速寿命试验损伤失效率模型下的统计分析

本文给出了两参数指数分布产品全样本场合下步进应力加速寿命试验损伤失效率模型下参数的极大似然估计和拟矩估计,并通过Monte-Carlo模拟说明本文方法的可行性.     

TFR、TRV和CE模型序加试验下WEIBULL分布产品的失效分布

本针对TFR模型，首次提出将步加试验推广至序加试验，就两参数Weibull分布给出了损伤因子函数，同时给出了产品寿命的残存函数，另外针对TRV模型，在序加试验下就两参数Weibull分布给出了损伤系数，同时给出了产品寿命的残存函数。     

TFR模型序加试验下WEIBULL分布产品寿命的统计分析

本文针对损伤效率(TFR)模型,首次提出将步加试验推广至序加试验,给出了两参数Weibull分布参数的极大似然估计.     

一种具有“浴盆”失效率的寿命分布的性质与统计分析

给出了一种具有"浴盆"失效率的寿命分布形式,讨论了该寿命分布密度函数、失效率函数的图像特征,证明了其高阶矩的存在性,讨论了"浴盆"底部的宽度以及寿命分布中参数的含义。研究了该寿命分布参数的极大似然估计、最小二乘估计,通过Monte Carlo模拟认为极大似然估计更为精确。论文最后通过四个具体实例说明该寿命分布的合理性,具有实际应用价值。     

Gompertz分布TFR模型多步步进应力加速寿命试验的统计分析

本文给出了Gompertz分布产品的多步步加试验损伤失效率模型下参数的极大似然估计和拟矩估计, 最后通过模拟例子说明本文方法是可行的. 另外, 本文还给出了参数的区间估计.     

Statistical Analysis of Series System for Masked Data under Successive Censored Life Test

In this paper, considering series system of masked data under simple successive censored and multiple successive censored life test, the likelihood function and maximum likelihood estimate are respectively proposed for series system composed of two units under two kinds of situations. One is the series system composed of two units with constant failure rate, and the other is the series system composed of two units with linear failure rate through the origin. The approximate interval estimates of parameters are given by using the method of likelihood ratio. Besides, the examples show the feasibility of the methods through Monte-Carlo simulations.     

Statistical analysis of progressive stress accelerated life test for the product of two-parameter Laplace BS fatigue life distribution under inverse power law model

Based on the product of two-parameter Laplace Birnbaum-Saunders fatigue life distribution, its failure distribution mode is theoretically derived under the progressive stress accelerated life test with inverse power law model, and then three-parameter generalized Laplace Birnbaum-Saunders fatigue life distribution is introduced. The basic properties of three-parameter generalized Laplace Birnbaum-Saunders fatigue life distribution are analyzed, and the image characteristics of its density function, failure rate function and average failure rate function are investigated. Meanwhile, the point estimate method is given for three parameters, and then the point estimates of parameters are obtained for the product of two-parameter Laplace Birnbaum-Saunders fatigue life distribution under the progressive stress accelerated life test with inverse power law model. In addition, the practical example and simulation examples are illustrated to show the feasibility of the proposed method.     

齐次线性约束回归模型参数的主成分压缩估计

当设计矩阵X复共线时,对齐次线性约束回归模型参数的约束最小二乘估计进行改进,提出参数的主成分压缩估计,并对新参数估计的性质进行了讨论,最后进行了数值模拟,验证了算法的参数估计优于约束最小二乘估计.     

NA样本下回归函数估计的收敛速度

在误差为NA序列的条件下,研究了固定设计点列情形下非参数回归函数一般权函数的非参数估计,并在一些基本条件下给出了估计的一致最优强收敛速度.