定时截尾情况下简单加速寿命试验优化设计的比较

本文讨论了定时截尾情况下简单恒加试验和简单步加试验的最优设计问题,在一定条件下证明了最优步加试验优于最优恒加试验。给出了一个寻求简单步加试验最优设计的近似方法。数值例子表明,这种近似是可行的。     

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。     

恒定应力加速寿命试验的非参数统计分析

研究了恒定应力加速寿命试验(简称恒加试验)的非参数统计方法，给出了恒加试验的矩估计和最小二乘估计，并研究了它们的优良性。     

恒定应力加速寿命试验中无失效数据的处理

1.问题的提出:一种KP500A/1600 V平板型普通晶闸管的寿命服从Weibull分布,为获得此种产品在正常温度s_0=85℃下的各种可靠性指标。特选温度作为加速应力,在三个不同温度下按排一次恒定温度加速寿命试验(简称恒加试验)。试验情况和试验结果如表1所示。值得注意的是,该恒加试验在低温度s_1=125℃下出现无失效现象。这给数据处理带来了困难。本文试图用定时截尾寿命试验的方法[2]去处理s_2和s_3下的有失效数据,而用Bayes方法去处理s_1下的无失效数据。最后用恒加试验方法[1]进行综合,获得初步结果。     

Weibull分布场合具有非常数形状参数恒加试验的参数估计

本文讨论了Weibull分布场合恒加寿命试验的点估计和近似区间估计，利用模拟方法说明所给方法的有效性。     

定数截尾恒定应力加速寿命试验的最优设计

本文讨论了在指数分布下K个应力情况满足条件（3．3）的恒加试验，并给出它的最优设计。     

Weibull 分布基于恒加试验尺度参数估计

对 Weibull 分布场合恒加寿命试验的参数估计进行了讨论,在现有参数估计的基础上作了进一步改进,从而使改进后的参数估计更优.     

Weibull分布基于恒加寿命试验数据的统计分析

本文导出了Weibull分布基于恒加寿命试验数据的近似无偏估计和近似区间估计，利用模拟方法说明所给方法的有效性。     

Weibull分布基于恒加试验的参数估计

讨论了Weibull分布场合恒加寿命试验的参数估计,在文[1]对参数估计改进的基础上作了进一步改进,从而使改进后的参数估计更优.     

混合分组数据下恒加试验的参数估计

本文研究了恒定心力加速寿命试验在获得混合分组数据情况下的参数估计问题.利用EM算法,扶得了参数极大似然估计的迭代式.该结果推广了分组数据场合下一般恒加试验的参数估计.     

并联压力—强度模型可靠性研究

In this paper,the reliability of a parallel stress-strength model of exponentiated Pareto distribution is discussed.Different point estimations and interval estimations are proposed.The point estimators obtained are maximum likelihood and Bayesian estimators.The interval estimations obtained are approximate,exact,bootstrap-p and bootstrap-t confidence intervals and Bayesian credible interval.Different methods and the corresponding confidence intervals are demonstrated using some simulation studies.     

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In this paper, we investigate a competing risks model based on exponentiated Weibull distribution under Type-I progressively hybrid censoring scheme. To estimate the unknown parameters and reliability function, the maximum likelihood estimators and asymptotic confidence intervals are derived. Since Bayesian posterior density functions cannot be given in closed forms, we adopt Markov chain Monte Carlo method to calculate approximate Bayes estimators and highest posterior density credible intervals. To illustrate the estimation methods, a simulation study is carried out with numerical results. It is concluded that the maximum likelihood estimation and Bayesian estimation can be used for statistical inference in competing risks model under Type-I progressively hybrid censoring scheme.     

逆抽样下流行病发病率的逼近与渐近置信区间

流行病研究的重要任务之一就是较为精确地估计出疾病的流行程度.疾病的流行性通常用发病率来表征.由于置信区间估计是一种体现对发病率估计好坏的途径,所以它是估计边限的重要提示物.作者在逆抽样条件下探究了7种流行病发病率的逼近与渐近的置信区间估计.通过蒙特卡罗方法,广泛地比较了这些方法的表现性能.为了方便今后进一步应用此结果,制做了许多相应的表格.这些表格清楚地表明为了构造出具有指定期望值的置信区所需要的最小病例数.模拟的结果表明:就流行病发病率的区间估计的覆盖率与区间大小的稳定性而言,逼近与渐近方法要优越于精确方法.更多的研究表明:鞍点逼近型置信区间就控制覆盖率和平均区间长度而言表现得最好,因此,在实际应用中如果能得到,建议尽量使用它.     

Possibility distributions: A unified representation of usual direct-probability-based parameter estimation methods

The paper presents a possibility theory based formulation of one-parameter estimation that unifies some usual direct probability formulations. Point and confidence interval estimation are expressed in a single theoretical formulation and incorporated into estimators of a generic form: a possibility distribution. New relationships between continuous possibility distribution and probability concepts are established. The notion of specificity ordering of a possibility distribution, corresponding to fuzzy subsets inclusion, is then used for comparing the efficiency of different estimators for the case of data points coming from a symmetric probability distribution. The usefulness of the approach is illustrated on common mean and median estimators from identical independent data sample of different size and of different common symmetric continuous probability distributions.     

随机设计非线性混合模型的统计分析

本文研究了个体观察次数为随机的非线性 混合效应模型中参数的点估计以及区间估计. 在仅给出适当的矩条件下, 给出了固定效应、随机效应的方差阵以及误差方差的矩估计, 并证明了估计量的相合性及渐近正态性. 为给出误差方差以及随机效应方差分量的置信区间, 本文也给出了误差及随机效应的四阶矩估计. 随机模拟说明了方法的有效性.     

基于截尾数据指数Pareto分布应力-强度模型的可靠性

在II型双截尾删失计划下，讨论了当系统被独立的随机施加指数Pareto （EP）压力时的系统可靠性问题.作者给出了系统可靠性参数的不同点估计和区间估计，其中点估计包括一致最小方差无偏估计（UMVUE）和最大似然估计（MLE）；区间估计包括精确置信区间，近似置信区间和bootstrap的区间估计.为了评价不同估计方法效果，作者提供数值模拟结果；最后提供了一个真实数据的分析结果来演示本文提出的方法.     

指数分布冷贮备系统产品的统计分析——转换开关完全可靠的情形

本文给出了全样本场合指数分布冷贮备系统产品在转换开关完全可靠的情形下参数的矩估计、极大似然估计、精确区间估计和近似区间估计,并通过大量Monte-Carlo模拟说明估计的精度。     

Gamma分布环境因子的统计分析

证明了Gamma分布环境因子的最大似然估计是有偏估计,且其偏差为正,进而导出了Gamma分布环境因子的近似无偏估计.利用Cornish-Fisher展开导出了Gamma分布环境因子的广义置信区间,另外也给了Gamma分布环境因子的Bootstrap-t置信区间.利用模拟方法研究了所给近似无偏估计和区间估计的精度,模拟结果显示所给近似无偏估计和区间估计的精度是相当好的.