多元指数分布定数截尾步进应力加速寿命试验的优化设计

本文在k个应力l个未知参数的加速寿命方程下,以D-最优和V-最优为准则,解决了Marshall-Olkin指数分布步进应力加速寿命试验中定数截尾的最优设计问题.本文可以看成是程依明等的推广.     

Optimal dividend payout for classical risk model with risk constraint

In this paper we consider the problem of maximizing the total discounted utility of dividend payments for a Cramér-Lundberg risk model subject to both proportional and fixed transaction costs.We assume that dividend payments are prohibited unless the surplus of insurance company has reached a level b.Given fixed level b,we derive a integro-differential equation satisfied by the value function.By solving this equation we obtain the analytical solutions of the value function and the optimal dividend strategy when claims are exponentially distributed.Finally we show how the threshold b can be determined so that the expected ruin time is not less than some T.Also,numerical examples are presented to illustrate our results.     

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。     

NA样本下非指数分布族参数的经验Bayes估计

在"平方损失"下,研究了基于NA样本情形下非指数分布族参数θ的经验Bayes估计.利用概率密度函数的核估计,构造了参数的经验Bayes(EB)估计量,在适当的条件下证明了获得的(EB)估计是渐近最优的且收敛速度的阶为O(n~(-(rs-2)/2(s+2))),其中s2,s∈N,2/sr1.最后给出一个满足定理条件的例子.     

强次指数分布族S*(γ)的μ积分尾分布的卷积等价性

在Klüppelberg提出强次指数分布族并研究其积分尾分布的次指数性的基础上,推广Foss等关于强次指数分布族S*的μ积分尾分布的次指数性结果,得到S*(γ)的μ积分尾分布的卷积等价性.     

定数截尾缺失数据下双参数指数分布的近似Bayes推断

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.     

数据分组和右截尾情形下混合指数分布的参数估计

混合模型是可靠性工程,金融保险和计量经济学等领域中的一类重要模型。本文利用EM算法考虑了混合指数分布在分组数据和右截尾情形下的参数估计问题,并给出了相应的参数估计公式,最后的数值模拟表明EM算法对我们的模型是有效的。     

任意序贯样本下指数分布均值置信限

给出了在任意序贯试验情形下指数分布均值置信限的一般构造方法, 这种序贯试验可以是有替换试验也可以是无替换试验. 特别是给出了无失效情形下的最好的置信限的显式表达式.     

一类延迟更新风险模型的破产概率

本文考虑了一类特殊的延迟更新风险模型发生第一次索赔的时间服从指数分布的延迟更新风险模型.在这样的条件下,利用Gerber- Shiu贴现罚函数推导出了保险公司的破产概率.     

定数截尾混合指数分布在恒加应力下的MCEM加速算法

应用Monte Carlo EM加速算法给出了混合指数分布在恒加应力水平下,在定数截尾场合的参数估计问题,并通过模拟试验说明利用Monte Carlo EM加速算法来估计混合指数分布比EM算法更有效,收敛速度更快.