应力为GBVE分布强度为指数分布下结构可靠度的估计

本文考虑应力服从GBVE分布，强度服从指数分布的应力一强度模型，分别在应力参数未知和强度参数未知情形下给出了该模型可靠度的估计并讨论了其性质．     

应力为GBVE分布强度为指数分布下并联结构可靠度的估计

考虑应力服从GBVE分布,强度服从指数分布的应力—强度模型,分别在应力参数未知和强度参数未知情形下给出了该模型在并联系统下可靠度的估计并讨论了其性质.     

应力为MOBVE分布强度为指数分布下串联结构可靠度的估计

考虑了应力服从MOBVE分布,强度服从指数分布的应力——强度模型,分别在应力参数未知和强度参数未知情形下给出了该模型在串联系统下可靠度的估计并讨论了其性质.     

一类嵌套多元指数分布相关参数的矩型估计

本文研究一类具有三个相关参数的嵌套多元指数分布,其生存函数为其中,0相似文献   

多元指数分布下的串联结构系统可靠度估计

本文探讨由k个相关元件组成的串联结构系统的可靠度计算与估计问题。当元件的随机强度服从多元指数分布,随机应力为相互独立的指数分布时,导出了可靠度表达式并提出它的一种估计量。当k=2时,本文还证明了该估计量是系统可靠度的相合渐近正态估计。     

一类简化的Pickands型估计

本文研究了一类简化的Ｐｉｃｋａｎｄｓ型估计的相合性，渐近正态性和强收敛速度。     

在伽玛-指数模式下串联结构系统可靠度估计

设结构系统由ｎ个结构性部件串联组成．设部件ｋ的强度Ｘｋ服从指数分布厂Г（λ，１），λ＞０，ｋ＝１，２，…，ｎ；系统应力Ｙ服从Ｇａｍｍａ分布Г（μ，α），μ，α＞０．当α已知，λ，μ未知时，本文给出串联结构系统可靠度ＲＲ的ＭＶＵＥＲＲ和ＭＬＥＲＲ．证明了ＲＲ和ＲＲ都是ＲＲ的相合渐近正态估计．     

GBVE分布相关参数的矩型估计

考虑Gumbel提出的二元指数分布,其可靠度函数为 .我们把这类分布称为 .根据(Lnx1,LnX2)的混合矩的性质,本文提出了δ的两个矩型估计δ1和δ2,证明了δ1和δ2都有强相合性和渐近正态性,得到了δ1和δ2的渐近方差σδ12和σδ22并把σδ12和σδ22作了比较.最后还给出了若干随机模拟结果.     

半参数方差误差模型的估计

本文综合近邻权函数法及最小二乘法，用两阶段最小二乘估计的方法得到了半参数EV模型中参数的估计量及其强相合性，渐近正态性。同时也得到了非参数函数的估计量及其强相合性，一致强相合性。     

应力S(t)为复合x~2-更新过程时结构可靠度渐近正态估计

该文讨论强度为随机变量Ｘ　应力为复合ｘ２－更新过程｛Ｙ（ｔ）,ｔ ∈［０,Ｔ］｝时结构可靠度的 渐近正态性问题．获得在设计基准期［０,Ｔ］ 内结构可靠度表达式和结构可靠度渐近正态估计．     

一类二元相关威布尔分布的可靠性问题

本文考虑生存函数为${\ol{F}(x_{1},x_{2})}=\exp\{-[(x_{1}^{1/\alpha}/\theta_{1})^{1/\delta}+(x_{2}^{1/\alpha}/\theta_{2})^{1/\delta}]^{\delta}\},\;x_{i}>0,\;\alpha>0$, $1\geq\delta>0,\;\theta_{i}>0\;(i=1,2)$的二元威布尔分布的两种可靠性问题, 提出可靠度$\pr$的估计并讨论了它们的渐近性, 最后还作了模拟计算.     

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.     

指数分布卷积形式参数的估计

本文研究指数分布卷积形式参数的点估计，区间估计以及经验分布函数与分布函数最大偏差的概率估计．     

正态──正态结构串联系统可靠度的Bayes估计

本文利用Ｂａｙｅｓ方法讨论了正态——正态结构串联系统可靠度θ＝Ｐ_ｒ０（Ｘ＞Ｙ）的估计问题，把θ的后验均值作为它的点估计，在特殊情况下，还得到了θ的Ｂａｙｅｓ置信限。     

Moment Estimation for Multivariate Extreme Value Distribution in a Nested Logistic Model

This paper considers multivariate extreme value distribution in a nested logistic model. The dependence structure for this model is discussed. We find a useful transformation that transformed variables possess the mixed independence. Thus, the explicit algebraic formulae for a characteristic function and moments may be given. We use the method of moments to derive estimators of the dependence parameters and investigate the properties of these estimators in large samples via asymptotic theory and in finite samples via computer simulation. We also compare moment estimation with a maximum likelihood estimation in finite sample sizes. The results indicate that moment estimation is good for all practical purposes.     

Unbiased Estimation for a Multivariate Exponential whose Components have a Common Shift

It is shown that for independent and identically distributed random vectors, for which the components are independent and exponentially distributed with a common shift, we can construct unbiased estimators of their density, derived from the Uniform Minimum Variance Unbiased Estimator (UMVUE) of their distribution function. As direct applications of the UMVUEs of the density functions we present a Chi-square goodness of fit test of the model, and give two tables of the UMVUEs of some commonly used functions of the unknown parameters of the multivariate exponential model considered in this paper.     

双参数指数分布型元件并联系统的可靠性的广义置信下限

本文对于两个独立双参数指数分布元件组成的并联系统,基于两个元件的定数截尾数据,利用Weerahandi给出的广义枢轴量和广义置信区间的概念,建立了可靠性的广义置信下限,并从理论上研究了广义置信下限的频率性质.广义置信下限可以通过数值方法得到,计算方法是简单直接的.在小样本情形下,通过与Bootstrap置信下限的模拟研究,发现广义置信下限的覆盖率更令人满意.