Power Lindley-Logarithmic分布及其参数估计

将Power Lindley分布和Logarithmic分布"混合"得到一个危险率形式多样的新型寿命分布Power Lindley-Logarithmic(PPL)分布,研究了该分布的矩、分位数、危险率函数、顺序统计量的极限分布和参数的极大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE),验证了极大似然估计的相合性和渐近正态性,应用EM(expectation-maximization)算法求参数的极大似然估计,并进行了Monte Carlo模拟.模拟实验表明,EM算法得到的参数的极大似然估计很好地反映了参数的真值,且PPL分布参数的极大似然估计具有良好的渐近正态性.     

左删失恒定应力部分加速寿命试验下逆Rayleigh分布的参数估计

在恒定应力部分加速寿命试验下,基于左删失样本,研究了逆Rayleigh分布的参数估计问题。运用极大似然法得到未知参数和加速因子的极大似然估计。根据Louis提出的缺失信息原则,计算了Fisher信息矩阵,得到分布参数和加速因子的近似置信区间。当取参数的先验分布为指数分布时,在平方损失函数下求得了参数的贝叶斯估计,并利用极大似然法估计了超参数。通过 Monte Carlo 模拟,得到估计量的均方误差,据此对极大似然估计和贝叶斯估计进行了比较。最后,计算了不同左删失样本下逆Rayleigh分布参数及加速因子的估计。     

三参数威布尔分布有替换定时截尾试验的极大似然估计

本文讨论了有替换定时截尾试验, 寿命服从三参数威布尔分布的未知参数的极大似然估计.实例表明, 这种估计是十分有效的.     

广义Kumaraswamy指数分布及其在生存分析中的应用

定义并研究了广义Kum指数分布（GKumE）.给出GKumE分布的分布函数、密度函数以及风险函数,并讨论了其密度函数的展开以及一些数学性质.采用极大似然估计方法对GKumE分布参数进行估计.最后,利用一组实际寿命数据分析了GKumE分布的应用.     

失效率为指数函数的模型中使用屏蔽数据的参数估计

考虑一个由独立、不完全相同的单元组成的串联系统,使用屏蔽数据时的参数估计.当失效率为指数函数时,给出了参数的极大似然估计和Bayes估计.在Bayes估计中,假定未知参数的先验分布为对称的三角分布.主要考虑两单元串联系统,并通过数据模拟对极大似然估计和Bayes估计这两种方法进行了比较.     

基于不完全保修数据的汽车可靠性估计

引入保修期末行驶里程作为伴随变量,刻画了不完全保修数据的似然性,并在指数分布假设下,计算出平均首次故障里程的极大似然估计,推广了完全数据的估计结果.     

定数截尾数据缺失场合下双参数指数分布参数的贝叶斯估计

给出了定数截尾双参数指数分布在缺失数据场合下的极大似然估计值和Bayes近似估计值，并在此基础上讨论了该Bayes近似估计关于实验样本个数n的迭代收敛速度，随机模拟表明，Bayes近似估计值的精度要高于极大似然估计值．     

定时截尾数据缺失场合下指数分布的似然函数的近似

给出了当寿命分布为指数分布时,定时截尾寿命试验数据缺失场合下样本的似然函数的近似,从而可以简化平均寿命的Bayes估计。     

Liouvile分布与贝叶斯估计

讨论了作为狄利克雷分布推广的Ｌｉｏｕｖｉｌｅ分布对于多项分布抽样情形下的贝叶斯估计，并给出其风险函数与极大似然估计和狄利克雷先验分布下贝叶斯估计风险函数的比较     

AR(p)模型参数估计方法比较和实证分析

对时间序列AR(p)模型的参数估计YULE-WALKER法、最小二乘法、最大似然法三种估计方法进行分析和比较,从模型推导出最小二乘估计、最大似然估计实质上是同一种估计方法,应用MATLAB软件对我国CPI数据建立AR(2)模型并应用3种方法对其参数进行估计、模型检验、预测结果比较,得出的结论与理论推导相符,实证上说明AR(p)模型参数估计使用最小二乘法和最大似然法估计的结果是一样的。