极值Ⅰ型分析步加应力寿命试验统计分布

本文在极值 型分布场合 ,非除形状参数与加速应力无关的限制 ,进行步加应力寿命试验统计分析 ,给出了正常应力水平寿命分布的参数及变异系数估计 .     

威布尔分布场合下步进应力加速寿命试验的统计分析

本文对寿命分布为两参数威布尔分布,加速模型为逆幂律的情况,由定数截尾步进应力加速寿命试验数据获得加速模型中未知参数的点估计和区间估计,进而给出了加速系数的区间估计,并用一个模拟例子说明方法的应用．     

威布尔分布场合下进步应力加速寿命试验的统计分析

本文对寿命分布为两参数威布尔分布,加速模型为逆幂律的情况,由定数截尾步进应力加速寿命试验数据获得加速模型中未知参数的点估计和区间估计,进而给出了加速系数的区间估计,并用一个模拟例子说明方法的应用。     

威布尔分布下恒加试验中的区间估计

在恒定应力下加速寿命试验中，假定在各应力下产品的寿命分布为威布尔分布Ｗ（ｍ，η），对于定数截尾样本，求分布参数和加速方程中系数的线性无偏估计（ＢＬＵＥ或ＧＬＵＥ），在此基础上本文通过构造某些枢轴量，并用Ｍｏｔｅ－Ｃａｒｌｏ方法给出了正常应力下产品可靠性特征量的置信区间，最后给出了一个数值例子。     

两参数Weibull分布定数,定时截尾下序进应力加速寿命统计分析

本文考虑两参数Ｗｅｉｂｕｌｌ分布情况下，序进应力Ｖ（ｔ）＝ｋｔ下的寿命数据的统计分析，对寿命试验中常见的逆幂律模型，在定数、定时截尾下给出了参数的点估计。     

加速寿命试验Bayes估计算法的改进

本文就指数分布场合恒定应力加速寿命试验及Weibull分布场合序进应力加速寿命试验中参数的Bayes估计的显式表示提出了一种有效的改进算法,从而达到了减少计算误差和节省计算时间及内存资源的目的。     

幂律一威布尔模型下简单步进应力加速寿命试验的区间估计

对寿命分布为威布尔分布,加速方程为逆幂律的情况,由简单步进应力加速寿命试验所获得的数据,给出了有关参数和加速系数的点和区间估计,并论证了这种估计的存在和唯一性．     

幂律一威布尔模型下简单步进应力加速寿命试验的区间估计

对寿命分布为威布尔分布,加速方程为逆幂律的情况,由简单步进应力加速寿命试验所获得的数据,给出了有关参数和加速系数的点和区间估计,并论证了这种估计的存在和唯一性.     

Weibull分布的统计推断

本文提出了一个称为逆矩法的估计方法,并把它运用于Weibull分布和恒定应力加速寿命试验的参数估计,模拟结果表明逆矩法估计量是好的。同时,我们也得到了构造形状参数区间估计的方法。     

Weibull分布步进应力加速寿命试验的Bayes估计

本文研究了定时和定数截尾情形CE模型下Weibull分布场合步进应力加速寿命试验的Bayes估计.利用加速系数和加速方程将各种加速应力水平下的尺度参数换算为正常应力水平下的尺度参数,从而获得含正常应力下尺度参数的似然函数.在参数先验的选取时,尺度参数和加速系数分别取共轭先验和无信息先验,当形状参数m<1和m>1时分别取Beta分布和Gamma分布作为其先验.在平方损失下,利用Gibbs抽样和切片抽样给出了该模型参数的Bayes估计.最后,通过Monte Carlo模拟表明该Bayes估计是有效的.     

Weibull分布下多组序进应力加速寿命试验的统计分析

给出了多组序进应力加速寿命试验下指数分布的极大似然估计的存在和唯一的一个充要条件;模拟比较了一组与二组序进应力加速寿命试验下有关参数估计的差异:对Weibull分布给出了有关参数的联合置信域.     

幂律-威布尔模型下简单步进应力加速寿命试验的区间估计

对寿命分布为威布尔分布, 加速方程为逆幂律的情况,由简单步进应力加速寿命试验所获得的数据, 给出了有关参数和加速系数的点和区间估计,并论证了这种估计的存在和唯一性.     

一个新的具有单调降失效率的寿命分布

本文由Pareto分布和Logarithmic分布"混合"生成两参数具有单调降失效率的新型寿命分布,研究了该分布的矩、熵、失效率函数、平均剩余寿命和参数的极大似然估计,应用EM算法求参数的极大似然估计,进行了数值模拟.     

幂律-威布尔模型下序进应力和恒定应力组合寿命试验的统计分析

对幂律－威布尔模型,利用一组序进应力加速寿命试验数据和另一组恒定应力加速寿命试验数据给出了参数的点估计和区间估计,并且一个实用例说明方法的应用。     

WEIBULL分布步进应力加速寿命试验损伤失效率模型参数的近似极大似然估计和逆矩估计

Bhattacharyya和Soejoeti(1980)对步进应力加速寿命试验提出损伤失效率模型(TFR模型)．本针对TFR模型，对两参数Weibull分布，在步进应力加速试验下给出了参数的近似极大似然估计和逆矩估计，并通过Montr-Carlo模拟考察了估计的精度，比较了各估计的优劣。     

威布尔分布场合下恒定应力加速寿命试验的Bayes方法

§1.引言 对高可靠、长寿命的产品人们常用恒定应力加速寿命试验(简称恒加试验)的方法来估计其平均寿命及其它各项可靠性指标。常用的统计分析方法见[1],[2]还对这些方法的精度作了比较。但[1]介绍的统计分析方法没有考虑到参数有顺序约束这个条件。以威布尔分布场合的恒加试验为例,设取m个加速应力水平S_1、S_2、…、S_m,S_(m+1)为正常使用应力水平,它们满足:     

混合加速寿命试验模型及其统计分析

本文结合序进应力加速寿命试验和恒定应力加速寿命试验提出了一种混合加速寿命试验,讨论了这种加速寿命试验的模型及其在寿命分布为指数分布和对数正态分布时的参数估计,导出了参数的最大的似然估计。     

截尾试验下基于失效率的Weibull分布的参数估计

设样品的寿命分布为Weibull分布:F(t)=1—e~(-λt~m)。投试n个样品进行定数截尾寿命试验,观测到前k个寿命数据t_1,…,t_k。我们希望作出寿命分布参数λ、m的估计.先是当n≤25而后对n>25人们作出了最佳线性无偏估计BLUE,对一般的n,人们作出了简单线性无偏估计GLUE。本文作者在一般分布、一般截尾数下作出了基于经验分布函数的参数的F估计。现     

加速方程有偏场合下加速寿命试验的稳健设计

考虑在加速寿命试验中,当假定的加速模型不是转化应力的线性模型时,模型参数的极大似然估计的近似分布。研究在一定的条件下,获得正常应力下寿命分布的p分位寿命估计的最优稳健设计方法。并通过数值例子说明方法的有效性。     

Pareto-Geometric分布

本文提出了一种具有单调失效率的新型寿命分布, 即由Pareto分布和Geometric分布生成的两参数的Pareto-Geometric分布, 研究了该分布的各种性质和参数极大似然估计的存在唯一性, 并应用 EM 算法得到了参数的极大似然估计值和相应的渐近方差、协方差.