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1.
本文提出了证券投资的一个分析方法—E-Bayes方法.首先进行统计分组,在此基础上应用状态概率的E-Bayes估计建立证券投资的预测模型,最后结合实际问题进行了计算,结果表明本文所提出的方法便于应用. 相似文献
2.
失效率的E-Bayes估计和多层Bayes估计 总被引:2,自引:0,他引:2
韩明 《高校应用数学学报(A辑)》2008,23(4)
提出了一种可靠性参数的估计方法—E-Bayes估计法,对寿命服从指数分布的产品,在无失效数据情形,给出了失效率的E-Bayes估计的定义、E-Bayes估计和多层Bayes估计,并在此基础上给出了E-Bayes估计的性质.最后,结合发动机的实际问题进行了计算,结果表明E-Bayes估计法可行且便于应用. 相似文献
3.
韩明 《数学物理学报(A辑)》2007,27(3):488-495
该文提出了参数的一种新估计方法----- E-Bayes估计法. 在无失效数据情形, 给出了失效概率的E-Bayes估计的定义,在此基础上给出了失效概率的E-Bayes估计, 并给出了失效概率的E-Bayes估计的性质----- E-Bayes估计和多层Bayes估计的关系.最后, 给出了模拟算例, 结果表明该文提出的E-Bayes估计法可行且便于应用. 相似文献
4.
Pareto分布形状参数的E-Bayes估计和多层Bayes估计及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
韩明 《纯粹数学与应用数学》2016,32(3):235-242
给出了参数的E-Bayes估计的定义,对Pareto分布在尺度参数已知时,在平方损失下给出了形状参数的E-Bayes估计和多层Bayes估计,并且用Monte Carlo方法给出了模拟算例.最后,结合高尔夫球手收入数据的实际问题进行了计算,结果表明本文提出的方法可行且便于应用. 相似文献
5.
产品可靠度的E-Bayes估计 总被引:1,自引:1,他引:1
提出了参数估计的一种新方法——E-Bayes估计法.对Pascal分布,给出了可靠度的E-Bayes估计的定义(在先验分布中有一个超参数情形),在此基础上给出了可靠度的E-Bayes估计,并给出了可靠度的E-Bayes估计性质——E-Bayes估计和多层Bayes估计的关系.最后,给出了模拟算例,结果表明本文提出的E-Bayes估计法可行且便于工程应用. 相似文献
6.
韩明 《数学物理学报(A辑)》2013,33(1):62-70
作者以前提出了一种新的参数估计方法——E-Bayes估计法,对二项分布的可靠度,给出了E-Bayes估计的定义、E-Bayes估计和多层Bayes估计公式,但没有给出E-Bayes估计的性质.该文给出了二项分布可靠度F-Bayes估计的性质. 相似文献
7.
对二项分布的可靠度,提出了一种新的参数估计方法——E-Bayes估计法.在不同先验分布下,给出可靠度的E-Bayes估计和多层Bayes估计,并给出可靠度的E-Bayes估计的性质——E-Bayes估计和多层Bayes估计的关系.最后,给出了模拟算例,结果表明本文提出的方法可行且便于应用. 相似文献
8.
对无失效数据的研究 ,是近些年来遇到的一个新问题 ,在实际问题中迫切需要解决 ,这项工作具有理论和实际应用价值 .本文对无失效数据 (ti,ni) ,在时刻ti 的失效概率pi=p{T 相似文献
9.
韩明 《数学的实践与认识》2010,40(12)
随着科学和技术的进步需要有效地改进产品可靠性的评估方法,相关文献提出了参数估计的一种新方法——E-Bayes估计法.对Pascal分布,在两个超参数情形给出了分布参数的E-Bayes估计的定义、E-Bayes估计公式,并提出了E-Bayes估计的两个渐近性质,但没有给出证明.给出了这两个渐近性质的证明. 相似文献
10.
本文对无失效数据(ti,ni)在ti 时刻的失效概率pi= P{T< ti}的先验密度的核为(1- pi)k时,给出了pi 的Bayes估计和多层Bayes估计,由此可以得到无失效数据可靠度的估计.最后,结合实际问题进行了计算. 相似文献
11.
证券投资预测的马氏链法和E-Bayes法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了两种证券投资预测方法-马氏链法和E-Bayes法.首先对数据进行分组,然后在此基础上应用马氏链法和E-Bayes法的理论建立预测模型,最后结合实际问题进行了计算,两种方法的预测结果是一致的. 相似文献
12.
13.
文章对二次分布无失效数据的可靠度,在先验分布为Beta分布时,给出了可靠度的多层Bayes估计。最后,结合实际问题进行了计算。 相似文献
14.
15.
指数分布参数多层Bayes和E Bayes估计的性质 总被引:1,自引:0,他引:1
本文讨论无失效数据下指数分布参数多层Bayes估计和E Bayes估计的性质,在超参数分别取两种不同的先验分布下,证明参数的多层Bayes估计和E Bayes估计渐近相等,且多层Bayes估计值小于E Bayes估计值. 相似文献