Gamma恒定应力加速寿命试验的统计分析

证明了基于恒定应力加速寿命试验数据Gamma模型参数的最大似然估计在一定条件下存在,进而导出了Gamma模型参数的备择估计.利用Cornish-Fisher展开导出了Gamma形状参数的近似置信区间,另外也给了Gamma模型的其它参数和正常应力水平下产品寿命的一些重要可靠性指标的广义置信区间.利用模拟方法研究了所给点估计和区间估计的精度,模拟结果显示所给点估计和区间估计的精度是相当好的.     

指数分布基于多重定数截尾样本的近似Bayes估计

该文讨论了指数分布场合具有多重定数截尾样本的一种新的近似Bayes估计,导出了基于寿命试验数据的近似Bayes估计和在步加寿命试验情形基于多重定数截尾样本的近似无偏估计和近似Bayes估计.利用模拟方法研究了所给估计的精度,模拟结果显示所给估计的精度是令人满意的     

加速方程有偏场合下加速寿命试验的稳健设计

考虑在加速寿命试验中,当假定的加速模型不是转化应力的线性模型时,模型参数的极大似然估计的近似分布。研究在一定的条件下,获得正常应力下寿命分布的p分位寿命估计的最优稳健设计方法。并通过数值例子说明方法的有效性。     

Weibull分布基于恒加寿命试验数据的统计分析

本文导出了Weibull分布基于恒加寿命试验数据的近似无偏估计和近似区间估计，利用模拟方法说明所给方法的有效性。     

排序集抽样下指数分布产品的寿命性能评估

为了提高指数分布产品的寿命性能评估效率,研究了排序集抽样下寿命性能指数的极大似然估计,证明了其具有存在性和唯一性.针对似然方程没有显式解的问题,采用部分期望法给出具有显式表达式的修正极大似然估计,并利用排序集样本构造出寿命性能指数的置信区间.仿真结果表明:不仅排序集抽样下修正极大似然估计的效率一致高于简单随机抽样下极大...     

Weibull分布恒定应力加速寿命试验的Bayes估计

对定时和定数截尾样本情形CE模型下Weibull分布场合恒定应力加速寿命试验进行了Bayes统计分析,利用Laplace方法给出了该模型的近似Bayes估计.最后通过模拟实例表明该Bayes估计是有效的.     

广义BS-极小值疲劳寿命分布的统计分析方法研究

论文提出一种新的疲劳寿命分布—两参数广义Birnbaum-Saunders极小值分布(BSMin(α,β)),研究了该分布的密度函数与失效率函数的图像特征。其次,给出了该分布在全样本下两个参数的分位数估计与回归估计,并通过蒙特卡罗模拟比较发现分位数估计较优,同时也探讨了两个参数的矩估计、极大似然估计以及对数矩估计。此外,论文还指出BSMin(α,β)分布取对数后用泰勒展开可近似看作两参数极小值分布,由此得到两个参数的近似区间估计,并通过蒙特卡罗模拟考察了近似区间估计的精度。最后,利用模拟数据说明了论文所提的点估计和近似区间估计方法的应用。     

Gamma分布环境因子的统计分析

证明了Gamma分布环境因子的最大似然估计是有偏估计,且其偏差为正,进而导出了Gamma分布环境因子的近似无偏估计.利用Cornish-Fisher展开导出了Gamma分布环境因子的广义置信区间,另外也给了Gamma分布环境因子的Bootstrap-t置信区间.利用模拟方法研究了所给近似无偏估计和区间估计的精度,模拟结果显示所给近似无偏估计和区间估计的精度是相当好的.     

指数分布场合下步进应力加速寿命试验的Bayes分析

当寿命分布为指数分布时，本文给出了步进应力加速寿命试验的一种新的Ｂａｙｅｓ估计，为计算上的方便，本文还给出一种近似方法，数值例子表明，此方法简便可行。     

指数分布场合下基于分组数据和双向删失数据的区间估计

当寿命分布是指数分布时本文给出了基于分组数据和双向删失数据求平均寿命的近似区间估计方法,所给方法的计算是简单的.     

指数分布中寿命参数的经验贝叶斯检验

本文中,我们利用经验贝叶斯方法研究了指数分布中寿命参数的检验问题.对于假设H0∶θ≤θ0 H1∶θ>θ0,在线性误差损失下,利用两种不同的核估计方法,我们获得了贝叶斯检验风险的同样上界.本文获得的收敛速度优于文献中的早期结果.     

一个两参数有浴盆形状失效率的寿命分布的参数估计

讨论了一个由Chen(2000)提出的两参数有浴盆形状失效率的寿命分布基于定数截尾样本的参数估计,导出了有关参数的逆矩估计量和参数的区间估计,并利用模拟方法研究了所给点估计的精度.还指出了Wu等(2005)提出的选择区间估计的最优准则是错误的.最后用一个实例说明本文所给的方法.     

一般偏差右删失数据下剩余寿命分位数回归

剩余寿命是刻画个体预期寿命的一个重要度量,对剩余寿命的早期研究主要集中在剩余均值上.然而当总体生存函数偏态或厚尾时剩余均值函数可能不存在,因此统计学者建议用剩余寿命分位数来刻画预期寿命.在完全数据和右删失数据下,剩余寿命分位数的建模和理论已经很完善.但是,在实际的调查研究中经常会遇到偏差抽样数据.例如,临床医学中的左截断数据,流行病学中的病例队列抽样数据,医学大型队列研究中的长度偏差抽样数据等等.忽略抽样偏差会导致参数估计有偏和不合理的推断结果.本文考虑一般偏差右删失数据下剩余寿命分位数回归的统计推断问题.首先,我们提出了一个一般偏差右删失数据下的剩余寿命分位数回归模型,并利用一般估计方程方法对模型中的参数进行了估计.针对已有文献常用的删失变量与协变量独立性假设,本文重点考虑了删失变量依赖于协变量场合.其次,由于估计量的渐近方差中涉及非参密度函数,在估计渐近方差时,本文采用Bootstrap方法.最后,数值模拟显示本文提出的方法有限样本性质表现很好.     

基于定期检测数据或一次性检测数据的指数寿命型产品的可靠性的近似…

本文对于指数寿命型产品，利用产品的定期检测数据或一次性检测数据，先求出分布的参数的极大似然估计，然后通过大量的模拟计算得到产品可靠性的近似置信限，并制备了曲线图可供直接查用。接着对所得近似置信限的精度作了讨论。本文还给出了数字例子。     

广义指数分布下恒定应力加速寿命试验的贝叶斯分析

研究产品寿命服从广义指数分布的有关加速寿命试验的贝叶斯统计分析.首先介绍了广义指数分布在恒定应力下的加速寿命试验基本过程;其次在完全样本,和定数截尾样本下,分别给出了广义指数分布参数的贝叶斯估计;最后运用随机模拟方法对各种估计结果的优良性进行了分析比较.     

指数分布场合下基于分组数据和双向册失数据的区间估计

当寿命分布是指数分布时本文给出了基于分组数据和双向册失数据平均寿命的近似区间估计方法，所给方法的计算是简单的。     

对数正态分布定时截尾样本下加速寿命试验的统计分析

本文研究了定时截尾样本下加速寿命试验的统计分析,给出了各应力水平下形状参数的改进近似无偏估计（RAUE）及保序估计（IRE）,对这些估计的性质进行了讨论,最后给出的一个数值例子表明,本文提供的统计方法在计算上是简便的,在应用上是可行的。     

WEIBULL分布步进应力加速寿命试验损伤失效率模型参数的近似极大似然估计和逆矩估计

Bhattacharyya和Soejoeti(1980)对步进应力加速寿命试验提出损伤失效率模型(TFR模型)．本针对TFR模型，对两参数Weibull分布，在步进应力加速试验下给出了参数的近似极大似然估计和逆矩估计，并通过Montr-Carlo模拟考察了估计的精度，比较了各估计的优劣。     

定数截尾缺失数据下Weibull分布的形状参数两种近似估计的比较

本文研究了定数截尾寿命试验数据缺乏场合下Weibull分布中形状参数的点估计问题．利用次序统计量的方法及逆矩估计法分别给出形状参数的近似估计，并通过大量的Monte—Carlo数值模拟试验对这两种方法精度作了比较。     

幂函数模型下恒加寿命试验的非参数贝叶斯分析

线性加速模型常用于恒定应力加速寿命试验的统计分析,这与实际不完全相符.本文建立幂函数加速模型,给出了不同恒定加速应力水平间寿命分位数的关系,利用最小二乘法估计了加速模型的参数及特征标系数向量,从而实现不同应力水平间寿命数据的相互转换.采用Dirichlet过程先验,分别在完全数据情形和截尾数据情形下,得到可靠度函数的后验分布与非参数贝叶斯估计,并证明了后验估计的一致性.最后,通过一个金属氧化物半导体电容寿命实例说明了所建模型的效果.