随机右截断情形下连续过程生存函数的估计及其性质

截断数据是生存分析的重要研究内容，而以往关于截断数据的讨论仅限于离散场合．本文将截断数据的问题推广到连续场合，对右截断下连续过程的生存函数的估计进行了讨论，并进一步证明了估计量的强相合性．     

删失截断情形下失效率变点模型的Bayes参数估计

通过添加部分缺失寿命变量数据,得到了删失截断情形下失效率变点模型相对简单的似然函数.讨论了所添加缺失数据变量的概率分布和随机抽样方法.利用Monte Carlo EM算法对未知参数进行了迭代.结合Metropolis-Hastings算法对参数的满条件分布进行了Gibbs抽样,基于Gibbs样本对参数进行估计,详细介绍了MCMC方法的实施步骤.随机模拟试验的结果表明各参数Bayes估计的精度较高.     

指数寿命定时截尾数据情形下可靠度的置信限

本文提供了一种指数寿命定时截尾寿命试验数据情形下参数的点估计方法,并在该点估计的基础上,利用Winterbottom[1]推广了的Cornish－Fisher（记为WCF）展开给出了参数的区间估计．进一步讨论了部件为指数寿命定时截尾寿命试验数据情形下系统可靠性综合问题,并通过数值模拟说明本文方法的可行性．     

左截断右删失数据下百分剩余寿命函数的非参数估计

在左截断右删失数据的模型中，文章讨论３了可靠性中一类重要的α－百分剩余寿命函数的非参数估计，证明了该估计的强一致相合性并获得了该仗垢弱收敛性结果。     

随机截断模型下生存函数的一个估计

本文讨论截断数据生存函数的估计问题。由于在寿命试验中截断分布Ｇ（ｙ）往往是人们５自己设计的，从类似Ｂｕｃｋｌｅｙ和Ｊａｍｅｓ处理期望的思想出发，文中给出了一个新的估计，并计算了它的期望和方差。     

一种新的恒加试验下双参数指数型产品的可靠性分析

针对双参数指数型产品,在具有二项移走(即在每个观测时刻产品的移走数服从二项分布)的分组寿命试验下,研究了分组时刻的确定方法,推导出门限参数、寿命参数和移走概率的极大似然估计。进而,讨论了双参数指数型产品在具有二项移走的恒加寿命分组试验下的可靠性分析问题。利用加速寿命方程,给出了双参数指数型产品的可靠性估计。最后给出随机模拟例子验证了结论的正确性。     

截断数据下非参数回归函数估计的强相合性

本文给出了截断数据下非参数回归函数ｍ（ｘ）＝Ｅ（Ｙ｜Ｘ＝ｘ）的两种估计。在一定的条件下证明了第一种估计的强相合性且给出了第二种估计的强收敛速度。     

截断参数分布族参数的可容许估计

在平方损失下Karlin[1]讨论了截断参数分布族参数的可容许估计问题．本文讨论了当待估参数为单调函数和多项式函数时的可容许估计问题.文[1]讨论的待估参数，形式上较特殊，有关结果可视为本文结论的一个特例．     

截尾寿命试验中参数最大似然估计的重对数律

本文对于包含定数和定时截尾寿命试验的混合型寿命试验，研究了分布参数的最大似然估计．基于截尾数据，证明了最大似然估计的收敛速度符合重对数律．     

在定数截尾样本下三参数威布尔分布的矩估计

本文讨论了在定数截尾样本下三参数威布尔分布的矩估计问题．在定数截尾情形下，将威布尔分布数据转化为均匀分布数据，利用平均剩余寿命构造样本矩，同时，第三阶矩方程用样本的第一个次序统计量来代替，得到了在定数截尾样本下三参数威布尔分布的矩估计方程，用随机模拟方法得出了矩估计的偏性和均方误差．并与近似MLE进行了比较，表明此矩估计方法有较好的性质．     

删失截断情形下Weibull分布多变点模型的参数估计

通过添加缺失的寿命变量数据,得到了删失截断情形下Weibull分布多变点模型的完全数据似然函数,研究了变点位置参数和形状参数以及尺度参数的满条件分布.利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法得到了参数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的Bayes估计.详细介绍了MCMC方法的实施步骤.随机模拟试验的结果表明各参数Bayes估计的精度都较高.     

右删失左截断情形下分布函数的分位数估计

文中考虑了右删失左截断数据情形下分布函数的分位数估计，讨论了该估计的渐近性质并获得了它的强弱Ｂａｈａｄｕｒ类型的表示定理。利用此Ｂａｈａｄｕｒ表示定理很容易获得该分位数估计的渐近正态性及置信区间等结果。     

左删失右截断数据的分位数的固定宽度序贯置信区间估计

基于左截断右删失数据下的乘积限估计构造了分位数固定宽度序贯置信区间及其估计，研究了序贯置信区间估计的渐近性质。作为副产品，获得了分位数估计近邻点的Bahadur表示定理。这个表示定理是推导分位数固定宽度序贯置信区间估计渐近性质的重要基础。同时，在文中，进行了一些计算机模拟试验，证明了左截断右删失数据下分位数估计的序贯方法是效的和精确的。     

具有竞争失效机理产品的简单步加寿命试验统计分析

本文在指数分布场合下讨论了具有竞争失效机理产品的简单步加寿命试验的统计分析，并且研究了失效机理对正常应力下平均寿命估计的影响．最后，我们通过Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ试验说明本文方法的可行性．     

关于无失效数据的分析

本文讨论无失效数据问题，从截断数据模型出发，改进了ＣＬＡＳＳ－Ｋ方法，得到了参数的矩估计，文章还给出了随横模拟的报告。     

左截断右删失下一类泛函估计的渐近性质

在左截断右删失下,本文讨论了一类广义Von－Mises泛函估计的渐近性质．在一定条件下,得到了此类泛函估计的强逼近和U-统计量表示,并由此得出它的强相合性、渐近正态性及重对数律．     

左截断右删失下核密度估计的L1距离的界

本文在左截断右删失数据下获得了概论密度的核估计的L1距离的一个上界．     

生存分析中乘积限估计的大样本性质

生存分析中，人们关心的问题之一是利用不完全的寿命调查数据估计生物折寿命分布。在实际问题中，比较常见的不完全数据包括右删失数据，左截断数据和左截断右删失数据。利用这三种数据估计寿命分布时，常用的统计量是乘积限估计。于是，乘积限估计的大样本性质的研究一直受到关注。本文就这方面的研究近况做一比较系统的论述。     

拟线性拋物方程半离散变网格有限元方法的误差估计

§1.导言近年来,变网格方法正日益为人们所重视与应用,但理论性分析文献仍不多见。文献[1]讨论了某些发展型方程变网格方法的误差估计,但未给出收敛阶估计;文献[2,3]仅对全离散方法讨论了收敛阶问题。本文对一类拟线性抛物问题,于第二节中给出了半离散Galerkin变网格计算格式及其可解性定理;第三节中建立了对称误差估计;第四节给     

均匀分布族参数在绝对误差损失下的渐近最优经验Bayes估计

对于单边截断型分布族,文献[1]在较苛刻的条件下,讨论了经验Bayes估计的渐近最优性。本文在对先验分布限制较弱的情形,讨论了在绝对值损失下,均匀分布族的经验Bayes估计问题。