截尾试验下指数分布的贝叶斯估计

在指数分布场合，定数或定时截尾试验，文[1]给出了参数λ在先验分布为Г(α，β)分布的假设下的Bayes估计．文[3]给出了在平方损失下的Bayes估计,本文讨论先验分布为B(a，b)分布时，参数λ的Bayes估计。     

不完全信息随机截尾模型的MLE 的Chung 重对数律

在一定条件下,证明不完全信息随机截尾模型的MLE 满足 Chung重对数律. 作为其推论得到:不完全信息随机截尾试验下,指数分布和Weibull 分布的MLE 满足Chung 重对数律.     

基于信息熵的成功率截尾序贯统计试验方案推导

将信息熵用于可靠度表示是20世纪90年代初提出来的。传统的截尾序贯统计试验方法理论推导过程基于“概率比”或“似然比”，这里从信息熵的角度出发，提出一种新的理论推导方法。     

基于随机截尾数据的指数型元件串联系统可靠性的置信限

基于元件的随机定时截尾寿命试验数据,给出了指数型元件串联系统可靠性的经典精确置信下限,给出了数字例。     

无失效数据的Bayes和多层Bayes估计

对无失效数据的研究 ,是近些年来遇到的一个新问题 ,在实际问题中迫切需要解决 ,这项工作具有理论和实际应用价值 .本文对无失效数据 (ti,ni) ,在时刻ti 的失效概率pi=p{T 截尾指数分布时 ,给出了 pi 的Bayes估计和多层Bayes估计 ,从而可以得到无失效数据情形可靠度的估计 .     

约束位置的修改对振动模态的影响

结构的约束位置对其固有振动特性有重要的影响，因此计算固有振动特性对约束位置的敏度是结构优化以及模型校正等的重要基础性工作．本文从广义变分原理出发，建立了约束位置的小修改导致的固有值和振动模态增量的方程，针对模态增量方程的求解，提出了一种处理原本征函数空间不完备的方法，从而可以在扩展的原本征函数空间内对振型增量进行展开．针对模态截断问题，本文又提出了一种“模态展开＋幂级数民开”的混合展开法，这种展开法的收敛性好，收敛程度易于估计，实用方便．     

关于Sugeno测度的截尾方法

研究了经典的截尾方法在Sugeno测度空间上的推广这一问题。Sugeno测度是一种模糊测度,它的性质得到进一步的讨论。然后我们在模糊环境下给出了截尾方法的证明,得到了关于Sugeno测度的截尾方法。这一工作推广了截尾方法的研究范围和应用领域。     

一类随机适应序列的强收敛性

本文利用对随机变量进行截尾的方法和非负鞅的性质,证明了一类随机变量序列的强收敛性.     

双边定时截尾样本下广义逆指数分布形状参数的估计

先给出了广义逆指数分布在双边定时截尾样本下形状参数的最大似然估计,并不能得到估计的显式表达式,但证明了参数在(0,+∞)上最大似然估计是唯一存在的.其次提出用EM算法求出形状参数的估计且该估计具有良好的收敛性,还给出了形状参数的EM估计的渐近方差和近似置信区间;最后通过数值模拟,对形状参数的最大似然估计和EM估计的效果进行了比较,说明了用EM算法求形状参数的估计是可行的,并且模拟效果相对比较好.     

逐步增加Ⅱ型截尾下比例危险率模型的可靠性分析

基于逐步增加Ⅱ型截尾样本,分别在均方损失和Linex损失下,利用ML-Ⅱ方法研究了比例危险率模型的参数和可靠性指标的经验Bayes估计问题。为了研究估计结果的精确性,分析了一个实际应用例子,并利用Monte-Carlo方法给出一个数值模拟例子,结果表明在非对称Linex损失下,经验Bayes估计更具灵活性,且结果更加有效。