正态分布场合下只有一个失效数据的参数估计

本文利用母体分布函数的凹凸性以及各检测时刻失效概率的取值小的可能性大,取值大的可能性小的性质,给出了各检测时刻失效概率的估计,从而得到母体参数的最小二乘估计,最后将此方法应用于实际例子,所得结果较为稳健。     

对数正态分布场合恒加试验的数据分析与容忍限

本文在寿命分布为对数正态分布场合,对恒定应力加速寿命试验的数据分析进行了讨论。利用加速应力水平下的寿命数据给出了正常工作应力水平下产品寿命的容忍限,并以一数值例加以说明。     

对数正态分布场合下步进应力加速寿命试验模型和数据分析方法

对数正态分布场合下步进应力加速寿命试验模型和数据分析方法马海训，李彩霞（河北经贸大学０５００６１）关键词：对数正态分布；寿命试验；数据分析ＡＭＳ（１９９１）主ｇ分类：６５Ｕ０５假设有ｎ个产品在加速应力水平ｓ；＜ｓ。＜…＜ｓ。下进行定时截尾步进应力加速...     

对数正态分布和Weibull分布变差系数的抽样验证方案

本文在参数的极大似然估计的基础上，给出了对数正态分布和Ｗｅｉｂｕｌ分布变差系数的抽样验证方案．     

对数正态分布和Weibull分布变差系数的抽样验证方案

本文在参数的极大似然估计的基础上．给出了对数正态分布和Weibull分布变差系数的抽样验证方案．     

Weibull分布场合无失效数据的可靠性验证试验

对于Weibull分布的无失效数据问题,利用Bayes方法给出了产品寿命服从Weibull分布,形状参数的先验分布为U(0,1),尺度参数为1,假定产品的可靠性指标达到某个给定的值的情况下,无失效数据的可靠性验证试验,并利用相同的分析方法给出形状参数的Bayes估计.     

对数正态分布场合有非常数尺度参数恒加试验的参数估计

讨论了对数正态分布场合有非常数尺度参数恒加寿命试验的参数估计，导出了基于全样本和定数截尾样本恒加试验的点估计和近似区间估计。     

正态分布场合下只有一个失效数据的统计分析

本文利用母体分布函数的凹凸性给出了各检测时刻失效概率的Bayes估计，该估计计算简便可行．最后将此方法应用于实际例子，所得结果较为稳健。     

三参数对数正态分布的参数估计

本文讨论了三参数对正态分布的参数估计问题，指出了最小二乘估计存在的问题，并提出了两种修改的最小二乘估计，模拟研究表明，这种估计较以前提出的估计有一定的优点。     

对数正态分布场合下产品加固性能的Bayes评估方法

总结了评估产品抗辐射能力实验中常常遇到的三类数据.针对产品抗辐射能力服从对数正态分布、实验样本数据为成败型实验数据的情形,运用Bayes方法给出了在小样本情况下,产品平均抗辐射能力大于给定指标要求的后验概率的计算方法以及在给定置信度下产品平均抗辐射能力置信下限的计算方法.讨论了未知参数先验分布的确定方法, 并给出了评估方法的具体例子.     

厚尾金融时间序列的贝叶斯单位根检验

在金融时间序列分析中,单位根检验是一个相当重要的研究问题。对于数据生成过程为自回归的厚尾金融时序数据,古典的ADF单位根检验统计量应用非常困难。本文则在贝叶斯框架下,发展了检验带有未知自由度厚尾t分布的自回归金融时间序列单位根的贝叶斯方法。蒙特卡罗模拟结果显示本文发展的方法能够取得好的检验功效。最后,用万科地产月度历史收益数据来演示了本文发展的方法。     

双参数指数分布的可靠寿命的广义置信下限

基于双参数指数分布定数截尾数据,利用Weerahanandi给出的广义置信区间的概念,建立了可靠寿命的广义置信下限,并从理论上证明了我们给出的广义置信下限是精确的,即基于广义置信下限的区间估计的覆盖率等于要求的置信水平.广义置信下限需要通过数值方法得到,但是计算方法是简单直接的.在小样本情形下,通过对基于广义置信下限的置信区间与Engelhardt-Bain近似置信区间覆盖率的模拟比较,发现广义置信下限更令人满意.     

威布尔分布或极值分布可靠度置信下限的回归表示

对于定数截尾样本，给出了基于极值分布的位置和尺度参数的最好线性无偏估计（BLUE），获得了威布尔分布的可靠度的点估计和置信限之间的回归模型，从而可由威布 尔可靠度的点估计根据回归方程得到可靠度的置信下限，省去了大量的用表，为实际工作者带来了极大的方便，计算结果表明，回归方程有很高的精度。     

用步进应力加速寿命试验法分析爆炸螺栓的可靠性

本文通过对爆炸螺栓进行步进应力加速寿命试验分析 ,得到爆炸螺栓可靠寿命的估计 ,从而确定爆炸螺栓的可靠性     

A Comparison of Two Sequential Metropolis-Hastings Algorithms with Standard Simulation Techniques in Bayesian Inference in Reliability Models Involving a Generalized Gamma Distribution

In this paper we consider the generalized gamma distribution as introduced in Gåsemyr and Natvig (1998). This distribution enters naturally in Bayesian inference in exponential survival models with left censoring. In the paper mentioned above it is shown that the weighted sum of products of generalized gamma distributions is a conjugate prior for the parameters of component lifetimes, having autopsy data in a Marshall-Olkin shock model. A corresponding result is shown in Gåsemyr and Natvig (1999) for independent, exponentially distributed component lifetimes in a model with partial monitoring of components with applications to preventive system maintenance. A discussion in the present paper strongly indicates that expressing the posterior distribution in terms of the generalized gamma distribution is computationally efficient compared to using the ordinary gamma distribution in such models. Furthermore, we present two types of sequential Metropolis-Hastings algorithms that may be used in Bayesian inference in situations where exact methods are intractable. Finally these types of algorithms are compared with standard simulation techniques and analytical results in arriving at the posterior distribution of the parameters of component lifetimes in special cases of the mentioned models. It seems that one of these types of algorithms may be very favorable when prior assessments are updated by several data sets and when there are significant discrepancies between the prior assessments and the data.     

关于非齐次马氏链的一个定理

给出了Csiszar和Krner关于独立随机变量序列的一个定理的一个推广,该定理的推论是关于相对熵的,在统计假设检验及编码理论中起着重要的作用.利用非齐次马氏链的一个强大数定律将这个定理推广到非齐次马氏链上.     

用于指数可靠性增长模型的一类新的先验分布

该文提出了可用于指数分布产品四种可靠性增长试验方案的一类新的先验分布. 这类先验分布以条件分布形式给出, 它适合可靠性增长试验中的各种情况. 各阶段的条件均值和条件方差的表达式被获得, 先验分布的形式与它们的参数间的关系被讨论. 这些结果有助于与专家意见相结合.本文还给出试验末尾产品可靠性的后验密度, Bayesian估计和Bayesian下限.     

关于m-值随机序列广义随机选择的一个强极限定理

§ 1.　Introduction　　ConsiderasequenceofBernoullitrials ,andsupposethatateachtrialthebettorhasthefreechoiceofwhetherornottobet.Asystemconsistsinfixedrulesselectingthosetrialsonwhichtheplayeristobet.ThetheoremongamblingsystemassertsthatunderanysystemthesuccessivebetsformasequenceofBernoullitrialwithunchangedprobabilityforsuccess.TheimportanceofthisstatementwasfirstrecognizedbyvonMises,whointroducedtheimpossibili tyofasuccessfulgamblingsystemasafundamentalaxiom(cf.[1 ],[2 ],[3],[4]) .Thecon …     

偶图Kn,r-A(|A|≤3)的圈长分布唯一性

阶为n的图G的圈长分布是序列(c_1,c_2,…,c_n),其中c_i是图G中长为i的圈数。设A(?)E(K_(n,r))。本文得到如下结果：若|A|=2,且n≤r≤min{n 6,2n-5),则G=K_(n,r)-A是由它的圈长分布确定的；若|A|=3,且n≤r≤min{n 6,2n-7),则G=K_(n,r)-A也是由它的圈长分布确定的。