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In sensitivity experiments, the response is binary and each experimental unit has a critical stimulus level that cannot be observed directly. It is often of interest to estimate extreme quantiles of the distribution of these critical stimulus levels over the tested products. For this purpose a new sequential scheme is proposed with some commonly used models. By using the bootstrap repeated-sampling principle, reasonable prior distributions based on a historic data set are specified. Then, a Bayesian strategy for the sequential procedure is provided and the estimator is given. Further, a high order approximation for such an estimator is explored and its consistency is proven. A simulation study shows that the proposed method gives superior performances over the existing methods. 相似文献
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敏感性产品是在某种可以度量的刺激下的一次性作用产品 ,一般采用成败型数据或序惯试验所得不完全数据来估计其可靠度 .前者在高可靠性要求下 ,所需样本量太大 ;后者虽需要较少的样本量 ,但是造成的外推误差太大 .本文将这两种数据结合起来 ,经过一定的纠偏后给出了敏感性产品的综合可靠性估计 .蒙特卡洛模拟表明 ,这样的综合评估方法是一种可行的方法 . 相似文献
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敏感性产品是在某种可以度量的刺激下的一次性作用产品,一般采用成败型数据或序惯试验所得不完全数据来估计其可靠度。前在高可靠性要求下,所需样本量太大;后虽需要较少的样本量,但是造成的外推误差太大。本将这两种数据结合起来,经过一定的纠偏后给出了敏感性产品的综合可靠性估计。蒙特卡洛模拟表明,这样的综合评估方法是一种可行的方法。 相似文献
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论文基于响应数据,应用鞍点近似方法,给出构造Logistic响应分布分位数的近似置信区间的方法. 论文还对这种置信区间进行了模拟,并将该方法应用于QD8电雷管. 模拟和实例结果表明,当样本量较小时,该方法能够较好地推断Logistic响应分布的分位数 相似文献
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