基于D-S证据理论的Bayes信息融合

在Bayes统计中,验前分布的获取和表示是一个关键问题,尤其在验前信息多源型的情况下,更需要合理客观地综合利用这些信息.针对实际现实中信息的多源性和不确定性,本文给出了一种基于D-S证据理论的多源总体验前分布的融合方法,并通过实例说明了该方法在Bayes先验信息融合中的应用.     

Bayes分析中多源验前信息融合的ML-Ⅱ方法

在Bayes小子样理论中,验前分布的获取和表示是一个的多源性,给出了一种基于第二类极大似然估计原理(ML-Ⅱ)的多源异总体验前分布的融合方法,并通过仿真实例证明了该方法的有效性.     

多源验前信息下的Bayes信息融合方法

本文以指数分布寿命型电子产品为例,讨论了多源验前信息情况下如何对产品失效率进行融合估计的问题。首先,介绍了寿命试验数据的信息融合方法,并以此为例,说明了取伽玛分布为指数分布寿命型产品失效率的先验分布的合理性。然后,在产品具有多源验前信息源的情况下,给出了一种方便实用的Bayes信息融合方法,充分融合各验前信息,得到产品失效率的验前分布及后验分布。最后给出了数值实例。     

多源验前信息下先验分布的稳健融合方法

根据多种先验分布与似然函数尾部特性的比较,给出了多源验前信息下先验分布的稳健融合方法.讨论了由该方法得到的融合先验分布的后验稳健性问题.最后的数值例子表明,由该方法得到的融合先验分布具有较好的稳健性,进一步验证了该方法的有效性.     

多源验前信息之下Bayes可靠性估计

本文考虑存在多源验前信息的情况，以二项分布为例，首先把各种验前信息化成不同的约束条件，并运用最大熵准则推导出各种验前信息所对应的验前分布，然后将这些分布综合成最终的验前分布，最后根据系统的寿命试验数据得出可靠性参数的验后分布并进行了Ｂａｙｅｓ推断，文中给出了仿真实例以说明方法的有效性。     

基于Kullback信息融合方法的串联系统可靠性评估

讨论了串联系统在具有多源验前信息的情形下的可靠性评估问题,运用K u llback信息作为分布之间距离的度量,在K u llback信息的融合准则下对多个先验分布进行融合.并以融合后的先验分布作为系统的最终验前分布,对串联系统的可靠性指标进行Bayes估计.最后进行的计算机随机模拟结果表明,文中所提出的方法合理且便于应用.     

K/n(G)系统可靠性评定的多源验前信息融合方法

在多源验前信息的情况下,以k/n(G)系统为例,讨论了如何对系统的可靠性指标进行估计的问题.在多个验前信息源给出了系统可靠性指标点估计的情况下,利用多层Bayes方法及经验Bayes方法对这些数据进行融合,并给出系统可靠性指标的Bayes点估计,同时对系统可靠度的置信区间也作了讨论.仿真算例表明这种处理方法是合理有效的.     

消防气体灭火系统可靠性的贝叶斯估计

由于气体灭火系统样本少,不易计算可靠性,本文采用贝叶斯方法,将验前信息和现场样本信息相结合,从而进行气体灭火系统的可靠性估计,其中包括多源验前信息的折算、融合、检验、权重的计算以及单元和系统的可靠性贝叶斯估计,最后通过实例阐明了该方法的可行性.     

产品失效率的验前分布稳健性分析

研究Bayes统计分析中利用验前信息的稳健性.首先,用一般方法研究了指数寿命型分布中失效率的验前分布的稳健性.然后利用Gamma分布函数的典型性质,并以平方损失下的后验期望损失为判别准则,讨论了失效率的最优Bayes稳健区间.给出了失效率的最优Bayes稳健点估计.     

巴斯卡分布参数的Bayes估计

给出巴斯卡分布在参数具有验前β（1／2,0）分布时产品可靠度的Bayes估计,Bayes置信下限以及参数具有含超参数的验前Beta分布时可靠度的多层Bayes估计,并进一步得到几何分布的相应估计。     

Merging experts’ opinions: A Bayesian hierarchical model with mixture of prior distributions

In this paper, a general approach is proposed to address a full Bayesian analysis for the class of quadratic natural exponential families in the presence of several expert sources of prior information. By expressing the opinion of each expert as a conjugate prior distribution, a mixture model is used by the decision maker to arrive at a consensus of the sources. A hyperprior distribution on the mixing parameters is considered and a procedure based on the expected Kullback–Leibler divergence is proposed to analytically calculate the hyperparameter values. Next, the experts’ prior beliefs are calibrated with respect to the combined posterior belief over the quantity of interest by using expected Kullback–Leibler divergences, which are estimated with a computationally low-cost method. Finally, it is remarkable that the proposed approach can be easily applied in practice, as it is shown with an application.     

二项分布下的一种贝叶斯可靠性验收试验方案

为了合理利用先验信息制定可靠性验收试验方案，以降低验收试验的费用，在进行可靠性定型试验的前提下，提出了一种先验信息加工方法，并根据生产与使用双方实际所关心的风险意义，制定了产品可靠性验收试验的一种贝叶斯方案。算例结果证实，该方案在保证了生产方与使用方利益的前提下，减少了试验量，降低了验收试验费用。说明所提出的先验信息利用方式是有效的。     

Multicriteria estimation of probabilities on basis of expert non-numeric,non-exact and non-complete knowledge

A new method of alternatives’ probabilities estimation under deficiency of expert numeric information (obtained from different sources) is proposed. The method is based on the Bayesian model of uncertainty randomization. Additional non-numeric, non-exact, and non-complete expert knowledge (NNN-knowledge, NNN-information) is used for final estimation of the alternatives’ probabilities. An illustrative example demonstrates the proposed method application to forecasting of oil shares price with the use of NNN-information obtained from different experts (investment firms).     

广义自回归模型参数的收缩估计

运用经典方法结合参数的先验信息得到了广义一阶自回归模型中自相关系数的收缩估计的闭式表达式,它是通常极大似然估计与先验均值的加权平均,在适当的先验信息下优于原来的估计.     

基于Jeffreys验前的Bayes方差估计修正

分析了基于Jeffreys验前的经典Bayes方差估计以及考虑验前信息可信度情况下Bayes方差估计存在的问题,在一般情况下,其方差估计要大于验前子样和验后子样的方差,这显然是不合理的.这是采用Jeffreys验前和正态共轭分布假设时存在的固有问题.为了解决这一问题,提出了方差估计的修正公式,经过计算验证,其值在验前子样和验后子样方差之间,说明修正公式是合理的.