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定数截尾数据缺失场合下指数分布参数的Bayes估计 总被引:20,自引:0,他引:20
当寿命分布为指数分布时,本文给出了定数截尾寿命试验数据缺失场合下平均寿命的Bayes估计,为计算上的方便,本文还给出了Bayes估计的一种近似计算方法,数值例子表明这种方法简便可行。 相似文献
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定数双截尾样本下k/N(G)系统可靠性指标的经验Bayes估计 总被引:3,自引:0,他引:3
在定数双截尾样本下,研究了不可修k/N(G)系统可靠性指标的估计问题.将Bayes方法和极大似然法相结合获得了部件失效率、系统可靠度和平均寿命的经验Bayes估计.最后给出随机模拟例子,说明了本文方法的正确性. 相似文献
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在逐步增加的Ⅱ型截尾模型下,运用Bayes方法,研究部件寿命服从双参数指数分布的冷贮备串联系统可靠性指标的近似置信区间问题.在两个参数均未知的情形下,给出了失效率,系统可靠度及平均寿命的Bayes近似置信区间的计算公式;对于超参数的确定,给出一种新的方法;最后进行了随机模拟,并对近似置信区间的精度进行了讨论. 相似文献
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本文研究了定时截尾数据缺失场合下的两个参数与可靠度的Bayes估计.利用数值计算的方法,获得了两个参数与可靠度的Bayes估计的近似结果.大量的Monte-Carlo数值模拟试验表明了所给方法是可行的. 相似文献
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王炳兴 《数学物理学报(A辑)》2005,25(3):414-420
该文讨论了指数分布场合具有多重定数截尾样本的一种新的近似Bayes估计,导出了基于寿命试验数据的近似Bayes估计和在步加寿命试验情形基于多重定数截尾样本的近似无偏估计和近似Bayes估计.利用模拟方法研究了所给估计的精度,模拟结果显示所给估计的精度是令人满意的 相似文献
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以Г-后验期望损失作为标准,研究了定数截尾试验下两参数W e ibu ll分布尺度参数θ的最优稳健Bayes估计问题.假设尺度参数θ的先验分布在分布族Г上变化,形状参数β已知时,在0-1损失下,得到了θ的最优稳健区间估计,在均方损失下得到θ的最优稳健点估计及区间估计;β未知时,得到了θ的最优稳健点估计及区间估计.最后给出了数值例子,说明了方法的有效性. 相似文献
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当受试样品的寿命服从指数分布时,基于双定数混合截尾数据,在三种损失函数下求出了指数分布未知参数和可靠度的估计,利用经典方法得到了未来观测值的点预测和区间预测.当参数的先验分布分别取为伽马先验和无信息先验分布时,得到了未来观测值的预测值及等尾预测区间.对于独立同分布于该指数分布的任一试验样品,得到了它的失效时刻的点预测和区间预测.通过随机模拟计算出参数和可靠度估计的均值及平均绝对值偏差.最后对一个数值例子进行了分析,利用文中的结论计算出了相关的估计值和预测值. 相似文献
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《数学的实践与认识》2015,(18)
将贝叶斯决策理论推广到了截尾试验数据的情况,从而进一步拓宽了其应用领域.研究了指数分布在定数截尾情形下的二行动线性决策问题的Bayes决策分析,主要包括先验EVPI、后验EVPI期望值及抽样信息期望值定理,同时得出相应的最优决策.最后用算例说明其应用. 相似文献
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当寿命分布为双参数指数分布时,本文给出了定数截尾寿命试验数据缺失场合下参数的Bayes估计.为了计算上的方便,本文还给出了Bayes估计的一种近似计算方法.通过大量的Monte-Carlo数值模拟试验,表明这种方法是可行的. 相似文献
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本文在同分布负相伴样本情形下利用密度函数的核估计构造了线性指数分布参数的经验Bayes(EB)估计,并在适当的条件下获得了它的收敛速度.最后,给出了一个有关本文主要结果的例子. 相似文献
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在逐步增加的型截尾模型下,研究部件寿命服从双参数指数分布的冷贮备串联系统可靠性指标的Bayes估计及单样本场合未来观测值的预测问题.在两个参数均未知的情形下,分别在平方损失(SE)、LINEX损失和熵(General Entropy,GE)损失函数下给出两个参数及可靠性指标的Bayes估计,对于超参数的确定,给出一种新的方法;并讨论了单样本场合未来观测值的预测问题,给出预测分布及预测区间;最后利用随机模拟方法进行比较,并对结果进行了讨论. 相似文献
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定数截尾两参数指数——威布尔分布形状参数的Bayes估计 总被引:2,自引:0,他引:2
在不同的损失函数下,本文研究了两参数指数—威布尔分布(EWD)形状参数的Bayes估计问题.基于定数截尾试验,当其中一个形状参数α已知时,给出了另一个形状参数θ在三种不同损失函数下的Bayes估计表达式,并求得了可靠度函数的Bayes点估计.最后运用随机模拟方法,将Bayes估计和极大似然估计进行了比较.结果表明,LINEX损失下Bayes估计的精度比极大似然估计高. 相似文献
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本文对刻度指数族在加权平方损失下获得了参数的Bayes估计,并构造了相应的经验Bayes(EB)估计,证明了所提出的EB估计是渐近最优的且有收敛速度,其中1/2≤λ<1,s≥3是一给定的整数.最后,给出了刻度指数族EB估计的两个应用. 相似文献
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刻度指数族参数的经验Bayes估计的收敛速度 总被引:8,自引:0,他引:8
本文对刻度指数族在加权平方损失下获得了参数的Bayes估计,并构造了相应的经验Bayes(EB)估计,证明了所提出的EB估计是渐近最优的且有收敛速度(),其中1/2<λ<1,s≥3是一给定的整数.最后,给出了刻度指数族EB估计的两个应用. 相似文献
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指数分布族参数的渐近最优与可容许的经验Bayes估计 总被引:2,自引:1,他引:2
在平方损失下 ,构造了指数族 { f(x|λ) =λe-λx,λ >0 ,x >0 }的参数λ的渐近最优与可容许的经验Bayes估计 ,即δn=(n +u + 1n1φ(n) + 1) β1+ βX,其中X1,X2 ,…Xn(历史样本 )和X(当前样本 )独立同分布于 f(x) ,Sn= ni=11n(1+ βXi) ,φ(n) =1n(Sn+ 1n(1+ βX) +v- 1) ,u >0 ,v >0 ,β >0 (已知 )为任意的实数 ,并证明了该估计的收敛速度为O(n- 1)。 相似文献