二项指数2分布的应力强度模型的可靠性估计（英文）

本文讨论了当系统的强度和系统所受的应力服从独立的、不同的二项式指数2分布时系统的可靠性问题.采用了不同的方法来估计可靠性.在估计过程中使用了极大似然(ML)方法、基于Wilson-Hilferty(WH)的正态近似方法和贝叶斯方法.同时,基于正态近似方法、贝叶斯法和Bootstrap法(Boot-p和Boot-t)提出了应力–强度可靠度的置信区间.通过蒙特卡罗模拟比较了不同的方法和相应的置信区间.最后,给出了一个真实数据集的分析进行说明.     

定时截尾下指数分布的修正最大似然估计

本文在定时截尾情形下对指数分布提出了修正的最大似然估计，且把修正方法应用到定时截尾恒加试验和步加试验，模拟结果表明修正后的估计量的均方误差有了明显减少。     

不完全信息下型截尾Weibull分布参数的极大似然估计及贝叶斯估计

给出了不完全信息下 型截尾weibull分布参数的极大似然估计、无信息先验Bayes估计及多层Bayes估计,并指出针对一些具体模型还可以通过随机模拟来比较其估计精度.     

不完全信息下Ⅱ型截尾Weibull分布参数的极大似然估计及贝叶斯估计

给出了不完全信息下Ⅱ型截尾weibull分布参数的极大似然估计、无信息先验Bayes估计及多层Bayes估计,并指出针对一些具体模型还可以通过随机模拟来比较其估计精度.     

几何分布截尾样本场合步进应力加速寿命试验TFR模型下的统计分析

讨论了几何分布产品在步进应力加速试验TFR模型下寿命分布.给出了其寿命分布函数步进形式,在截尾样本场合利用极大似然估计方法和拟矩估计方法求出了未知参数的点估计,最后利用计算机模拟考察了说明本文方法的可行性.     

线性混合模型中方差分量的估计与QR分解

在线性混合模型中, 极大似然估计是一种很重要的估计方法, 但是它常常需要通过迭代求解. 应用设计阵的QR分解, 可以把设计阵变换成上三角矩阵. 这样可以降低参与迭代运算的矩阵的阶数, 还可以减少参与运算的数据量, 从而提高运算的速度. 本文讨论了QR分解在EM算法中的应用, 并用模拟的方法验证了QR分解可以极大的提高运算的速度. 本文同时讨论了QR分解在另外一种估计方法, 即ANOVA估计中的应用.     

双限制Tobit自回归GARCH模型和价格限制下股票日收益率模型估计

本文提出了一个在价格限制即涨跌停板制度存在的情况下，股票日收益率可能遵循的时间序列模型一双限制Tobit自回归GARCH模型，建立了此模型的最大似然估计法(MLE)，用Monte Carlo实验研究了最大似然估计量性质．作为此模型应用，我们对一个上海股市的股票日收益率模型参数进行了估计。     

Weibull分布损伤失效率模型常应力下的参数估计

Bhattacharyya和Soejoeti(1989)对步进应力加速寿命试验提出损伤失效率模型(TFR模型)．本文在全加速步加试验场合下指出文献[1]，[2]，[5]中用通常的回归分析方法求取常应力下参数的估计是不合理的，同时给出了如何求取常应力下参数估计的一种方法．     

基于威布尔分布多部件应力–强度模型的贝叶斯推断（英文）

本文考虑了一个多部件应力–强度模型的可靠性,该模型包括一个应力和多个强度的串联系统.当应力和强度变量服从相同形状参数的威布尔分布时,推导了参数的Jeffreys先验,并给出基于该先验时后验适当性的充要条件.利用Lindley近似和马尔可夫链蒙特卡罗方法对系统可靠性进行估计.通过蒙特卡罗仿真对所提方法进行评估.仿真结果表明,贝叶斯方法要优于极大似然方法,且在小样本情形下尤为突出.最后,以实际数据集为例进行了说明.     

单参数指数分布产品截尾样本场合简单步进应力加速寿命试验损伤失效率模型下的统计分析

本文给出单参数指数分布产品截尾样本场合简单步进应力加速寿命试验损伤失效率模型下参数的极大似然估计和拟矩估计。     

基于group SCAD惩罚的非对称乘法copula模型选择及其应用

捕捉变量间相依结构中的非对称性有助于把握其间的地位关系.非对称乘法copula模型常用于刻画非对称相依结构,但在应用中面临模型选择问题.文章首次将正则化思想与非对称乘法copula模型相结合,并依据权重参数的群组结构对模型中各copula成分的权重施加group SCAD惩罚,构建惩罚似然函数,采用单步LLA算法得到权重的稀疏估计,自动剔除对模型整体贡献较小的copula成分,实现模型选择.同时,文章还给出了惩罚似然估计量的收敛率及其证明.在数值模拟中,文章所构建的模型选择方法具有较高的准确性与精度,在模型误设定的情形下则会选择出与真实模型最为接近的copula成分组合.在实证分析中,文章应用非对称乘法copula模型分析医药产业板块的横向与纵向关联,从结果来看本文的模型选择方法能较好地应对实际数据,选择出合适的copula成分组合,刻画板块相依结构中潜在的非对称性.     

空间混合效应随机前沿模型估计方法研究

在经典随机前沿模型中引入随机效应和空间效应,构建了空间混合效应随机前沿模型。模型考虑了生产单元技术水平的异质性并且可以有效避免忽略内生性问题导致的有偏且不一致估计量,适用性更佳。使用贝叶斯方法估计模型,核心在于推导未知参数的后验分布以及MCMC抽样。相比于其他估计方法,贝叶斯方法简单直观且精度较高,更适合复杂模型的估计。数值模拟结果显示:①贝叶斯估计的精度较高。增加样本容量有助于提高精度。②忽略随机效应,估计精度偏低。数值模拟表明文中模型和方法有存在必要性。     

基于双变量Probit模型的间隙零门功能可靠性分析

爆炸间隙零门功能的实现,不仅与间隙的长度有关,还受控制通道截面积的影响.如何量化分析间隙零门功能可靠性与间隙长度及截面积的关系是工程技术领域关心的重要问题.综合考虑间隙长度、截面积及其交互影响,基于三元响应,提出了间隙零门成功响应的双变量Probit模型.利用得分统计量,分析了检验双变量Probit模型中两随机误差变量相关性的方法.同时还基于极大似然估计并结合双变量Probit模型,给出了模型参数的估计方法.最后基于一组模拟试验数据,利用双变量Probit模型,给出了该组数据下模型参数的估计结果以及间隙零门功能可靠性窗口的区域分布.     

截尾线性回归模型参数极大似然估计的存在性和唯一性

考虑带有截尾数据的线性回归模型,在较为-般的截尾数据情形下,本文给出了其参数极大似然估计(MLE)存在且唯一的充分必要条件,且对MLE不存在的样本数据集Q的描述定义更为准确.     

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。     

基于高频数据的GARCH模型拟极大指数似然估计

基于拟极大指数似然方法,本文研究了利用日内高频数据来估计日频GARCH模型的参数.已有的相关研究均假定GARCH方程中常数项是给定的,限制了方法的广泛应用.本文基于常规的GARCH(1,1)模型框架,针对模型全部参数给出了两步估计方法,讨论了估计量的理论性质.针对不同的波动率替代,文章也给出了最优波动率替代选择标准.模拟研究和实证研究表明所提估计方法有很好的表现和一定的应用价值.     

线性约束下异方差回归模型参数的极大似然估计

运用参数的极大似然估计法,给出在线性约束条件Hβ=C下异方差回归模型参数β和λ的极大似然估计,并讨论了估计参数的性质和模型的残差.利用得到的结论对线性约束下异方差回归模型的进一步研究和应用具有一定的理论和实际价值.     

多项Probit模型参数的极大似然估计

本文考虑多项probit模型中参数的极大似然估计(MLE)的存在性.在协方差阵已知和均匀结构两种情况下,给出MLE存在的充要条件.     

利用隐蔽的系统寿命数据估计元件的可靠性

考虑由一个成败型元件和一个指数寿命型元件组成的串联系统。本文利用隐蔽的系统一次性检测数据估计元件的可靠性，给出元件可靠性的极大似然估计和区门估计，给出了算例。