线性指数危险率模型的贝叶斯判别分析

设有两个总体Π0和Π1，其危险率为具有不同参数的线性函数。对于待观测的寿命样本X，给出了相应的判别分析问题的Bayes停止判决法则，其中损失函数包括试验费用和误判损失两部分。      

指数分布检验的样本崩溃点

样本崩溃点是一个估计或检验所能承受离群值污染的最小比例．本文计算和分析了一类指数分布检验的样本崩溃点，并求出了它的渐进崩溃点和渐进分布．     

指数分布定数截尾情形失效率函数的经验Bayes检验问题

本文讨论指数分布定数截尾情形下失效率函数的经验Bayes(EB)检验问题。利用核估计方法构造了EB检验函数并获得了它的收敛速度。最后给出一个满足定理条件的例子。     

双参数指数分布环境因子的Bayes估计

讨论了定数截尾样本下双参数指数分布环境因子的极大似然估计、区间估计和Bayes估计.以参数后验密度的商密度作为环境因子的后验密度,并结合专家经验运用Bayes方法给出了环境因子在平方损失下和LINEX损失下的Bayes估计.最后运用Monte Carlo方法对各估计结果的均方误差(MSE),进行了模拟比较.结果表明LINEX损失下环境因子的估计较好.     

双参数指数分布位置参数的统计推断

通过次序统计量 ,得到了双参数指数分布 E(μ,λ)中位置参数μ的一致最小方差无偏估计为nn-1 T(1) -1n-1 T,推导出了 ( T-μ) / ( T-T(1) )的分布与参数μ,λ无关 ,从而得到了μ的置信区间与检验统计量 .     

指数分布定时截尾寿命试验失效率的近似置信区间

本文研究了指数分布大样本定时截尾寿命试验,给出了总试验时间的极限分布;并给出了失效率的近似置信区间。     

基于非对称损失函数指数分布总体的参数设计

田口玄一的参数设计思想只是针对对称的损失函数所做,有一定的局限性.讨论了非对称的损失函数,定义了损失系数比,并在指标服从指数分布的情形下定义了调整参数,并指出了调整参数在参数设计中的特殊位置和重要特性,给出了参数设计的方法和步骤.     

指数分布场合下同时存在异常大和异常小值的检验

针对指数分布的场合 ,笔者从经典统计思想入手给出了”取中逐步推移检验法” ,较好地解决了同时存在异常大和异常小数据的检验问题     

几何分布的一类贝叶斯停止判决法则

1 引言 以节约样本为目的序贯方法在数理统计中占有重要地位.从实际工作的角度出发,人们往往更强调时间的价值,希望当有足够的证据做出推断时应尽早停止试验,这样就提出了时间序贯计划.近年来,时间序贯方法得到了迅速发展(见[1—6]).[3]和[6]讨论了指数分布的时间序贯检验问题. [5]讨论了单试验平台情形,几何分布的时间序贯检验问题,适合于受试样品比较昂贵的情形.本文讨论多试验平台,受试品比较廉价而试验时间(次数)比较宝贵情形的几何分布的检验问题.     

Bayesian Sampling Plans for Exponential Distribution Based on Type I Censoring Data

We study variable sampling plans for the exponential distribution based on type I censoring data. Using a suitable loss function, a Bayesian variable sampling plan (n _B , t _B , _B ) is derived. For certain prior distributions and loss functions, the numerical values of the Bayesian sampling plans and the associated minimum Bayes risks are tabulated. In terms of Bayes risks, comparisons between the proposed Bayesian sampling plans (n _B , t _B , _B ) and the Bayesian variable sampling plans (n ₀, t ₀, ^L _{T 0}) of Lam (1994, Ann. Statist., 22, 696–711) have been made. The numerical results indicate that under the same conditions, the proposed Bayesian sampling plan is superior to that of Lam in the sense that the Bayes risk of (n _B , t _B , _B ) is less than that of (n ₀, t ₀, ^L _{T 0}).     

CE模型下指数分布步加试验的贝叶斯估计

本文利用Gibbs抽样法得到了CE模型下指数分布场合步进应力加速寿命试验的多层Bayes参数估计,最后通过模拟比较表明多层Bayes估计比最大似然估计更加有效而实用。     

指数型产品失效率鉴定试验的Bayes方案

本文用可靠性增长方法给出了产品鉴定试验的一种Ｂａｙｅｓ方法,这种鉴定试验方法了产品研制过程中的先验信息,在确保产品质量的前提下,与传统的鉴定试验方案相比,将大大节省试验时间。     

广义指数分布下恒定应力加速寿命试验的贝叶斯分析

研究产品寿命服从广义指数分布的有关加速寿命试验的贝叶斯统计分析.首先介绍了广义指数分布在恒定应力下的加速寿命试验基本过程;其次在完全样本,和定数截尾样本下,分别给出了广义指数分布参数的贝叶斯估计;最后运用随机模拟方法对各种估计结果的优良性进行了分析比较.     

Goodness-Of-Fit Tests for the Exponential and the Normal Distribution Based on the Integrated Distribution Function

This paper presents new omnibus tests for the exponential and the normal distribution which are based on the difference between the integrated distribution function (t) = _t (1 - F(x)dx and its empirical counterpart. The procedures turn out to be serious competitors to classical tests for exponentiality and normality.     

Bayesian Stopping Rules for Greedy Randomized Procedures

A greedy randomized adaptive search procedure (GRASP) is proposed for the approximate solution of general mixed binary programming problems (MBP). Examples are provided of practical applications that can be formulated as MBP requiring the solution of a large number of problem instances. This justifies, from both a practical and a theoretical perspective, the development of stopping rules aimed at controlling the number of iterations in a GRASP. To this end, a bayesian framework is laid down, two different prior distributions are proposed and stopping conditions are explicitly derived in analytical form. Numerical evidence shows that the stopping rules lead to an optimal trade-off between accuracy and computational effort, saving from unneeded iterations and still achieving good approximations.     

定数截尾样本情形指数分布参数的模糊假设检验

以控制犯两类错误的概率为目的。本文在定数截尾样本情形，研究指数分布参数的模糊假设检验问题，并给出了一个数值例子。     

对数正态分布场合无失效的BAYES验证试验方案

设产品的寿命服从对数正态分布ＬＮ（μ,σ＾２）,其中μ,σ分别是位置参数和尺度参数,本文运用了Ｂａｙｅｓ方法,分别给出了在μ未知,σ＾２已知;μ,σ＾２均未知两种情况下的无失效可靠性验证试验方案,对每一种情况都给出了一个具体的例子。