指数分布无失效数据的Bayes分析

对指数分布无失效数据，给出了Ｂａｙｅｓ估计，并对一些结果进行了比较。     

指数分布寿命试验的Bayes可靠性分析

在恒加应力寿命试验中，对指数分布的混合数据给出了可靠性的Ｂａｙｅｓ分析方法，得出在正常应力下的失效率的Ｂａｙｃｓ估计，并对无失效数据以及常应力截尾试验数据进行了讨论。     

Bayes统计的兴起、发展及应用

对经典统计和Ｂａｙｅｓ统计进行了比较，通过比较可以看出它们的特点以及存在的问题，并对Ｂａｙｅｓ统计的兴起、发展及应用作了概述．     

定时截尾指数模型验前多数的确定

研究在定时有替换截尾试验下，指数模型点估计的验前参数的确定方法，讨论了验前参数的有关性质并给出了确定验前参数取值适合域的方法．最后用例子说明Ｂａｙｅｓ估计“优于”经典估计．     

指数分布模型下稳态可用度的经验Bayes估计

对于可修单元,当失效时间、维修时间均服从指数分布时,利用非参数多项式密度估计的方法给出了单元的稳态可用度A的经验Bayes估计．并通过模拟试验考察非参数多项式密度估计的自由度与估计的精确度的关系.     

无失效数据的一类迭代Bayes分析

对无失效数据分析中(0,t]时间段上的失效概率pi,(i=1,…,m),提出一种用m-1个pi的近似分布的混合分布修正pt先验分布的新方法,给出了一类失效概率的单层Bayes迭代估计和多层Bayes迭代估计.两种迭代方法被应用于液压泵数据分析.依照极大似然原则讨论了λm值的选取.对两种迭代方法的比较结果显示,在按似然原则对λm值选取的稳健性方面,多层Bayes迭代法优于单层Bayes迭代法,但多层Bayes迭代法需要更大的计算量.     

恒定应力加速寿命试验下指数寿命产品的Bayes可靠性分析

根据恒定应力加速寿命试验下指数寿命产品的Ｂａｙｅｓ可靠性分析，给出了在无信息验前分布不完全Ｇａｍｍａ验前分布两种情况下，正常应力水平的失效率λ０的点估计，并给出数值例．     

两参数Lomax分布形状参数的经验Bayes估计问题

依据经验Bayes(EB)估计的思想方法,研究在平方损失函数下两参数Lomax分布形状参数的EB估计问题。在这种损失函数下,获得了形状参数的Bayes估计,利用密度函数的递归核估计方法构造了相应的EB估计,在适当的条件下证明了所提出的EB估计是渐近最优的,并获得了它的收敛速度。最后给出一个满足文中主要结果的实例。     

回归系数的Bayes估计与最小二乘估计的相对效率

考察在错误指定在先验假定下的回归系数的Bayes估计（BE），并将其与最小二乘估计（LSE）进行比较，对BE与LSE的两种新的相对效率导出了它们的上下界。     

成败型试验中无失效数据的多层Bayes分析

在有些情况下,很难确定产品的寿命类型,有时虽然产品的寿命分布类型已知,但获得的仅仅是失效个数,而无精确的失效时间,特别是在高可靠定时截尾寿命试验中,经常出现无失效,即失效个数为0的情况.对于此种无失效数据的可靠度,在可靠度的先验分布为负对数伽玛分布时给出了它的Bayes     

相依回归系统的主成分改进估计

对两个相依方程组成的回归系统,当设计矩阵呈病态时,提出了回归系数的一个主成分估计β_1**(k)及其相应的两步估计β_1**(k,T),并在均方误差意义下研究了它们的优良性质。     

随机删失场合回归函数改良核估计的收敛速度

本文在随机删失场合下 ,得到了回归函数 m ( x ) = E [Y /x ] 的改良核估计及核估计的收敛速度 ,该结果与完全数据场合完全一致.     

一个带权函数的拟线性椭圆方程的有界弱解

在经典的 Sobolev 空间框架中, 运用 De Giorgi 迭代技术, 给出了一个带权的非线性椭圆方程弱解的先验L^∞估计。基于最大模估计, 用偏微分方程中的弱收敛方法及极限过程, 证明了弱解的存在性。     

随机删失场合回归函数的改良核估计

本文在随机删失场合下,讨论了回归函数ne(z) = E[州X二习的估计问题,利用改良的核估计方法,得到了改良核估计的强相合性.     

修正的Halley迭代法求解带不可微项方程

建立了求解带不可微项方程的修正Halley迭代法。收敛速率保持三阶，每两次迭代步骤中，比Halley迭代法少计算两个导数值。利用优序列技巧，在点估计判据下，证明了迭代格式的收敛性，给出了误差估计，进行了数值实验。     

多人有误检查的参数估计

文献[ 2 ] 在理论上不必要地复杂化了, 由此导出的算法也相当繁琐. 本文在独立性假设下, 推导了一 种估计参数的有效方法,能大大减少计算工作量. 实例还表明, 用新法估计的参数更接近于实际情况     

固定设计下权函数估计的相合性

本文在随机右删失场合下讨论了固定设计下回归函数估计的渐近无偏性、弱相合性、强相合性和均方相合性.