截尾试验下基于失效率的Weibull分布的参数估计

设样品的寿命分布为Weibull分布:F(t)=1—e~(-λt~m)。投试n个样品进行定数截尾寿命试验,观测到前k个寿命数据t_1,…,t_k。我们希望作出寿命分布参数λ、m的估计.先是当n≤25而后对n>25人们作出了最佳线性无偏估计BLUE,对一般的n,人们作出了简单线性无偏估计GLUE。本文作者在一般分布、一般截尾数下作出了基于经验分布函数的参数的F估计。现     

截尾样本下回归函数加权核估计的一些收敛性质

本文分别在截尾分布函数已知和未知两种情况下，构造了基于截尾样本的非参数固定设计模型回归函数的加权核估计，并研究了它们的一些收敛性质．     

Weibull分布下两应力交叉定时截尾恒加试验铁统计分析

设产品寿命服从Ｗｅｉｂｕｌｌ分布，尺度参数为η〉０。形状参数为ｍ〉０，在双应力Ｓ１ｉ和Ｓ２ｉ下，加速方程为模型Ｉ：ｌｎηｉｊ＝β０＋β１ψ１（Ｓ１ｉ）＋β２ψ２（Ｓ２ｊ） （ｉ＝１，２，…，ｋ， ｊ＝１，２，…ｌ）或模型Ⅱ：ｌｎηｉｊ＝β０＋β１ψ１（Ｓ１ｉ）＋β２ψ２（Ｓ２ｊ）＋β３ψ１（Ｓ１ｉ）ψ２（Ｓ２ｊ）（ｉ＝１，２，…，ｋ， ｊ＝１，２，…，ｌ）本文给出了定时截尾Ｗｅｉｂｕｌｌ分布各组应     

一种改进的空间信号完好性监测算法

针对Galileo系统空间信号完好性监测方案中两项关键技术点做出改进：1)提出改进临界圆法,从坐标系转换角度解决最坏用户位置方位角转换的复杂度问题;2)引入“截尾概率包络”概念,改善原模型对非零均值空间信号误差值高斯分布的过分包络问题。最后在无故障、阶跃类故障、斜坡类故障三种模式下,对比分析改进方案前后系统的完好性性能。结果表明,完好性阈值对实时空间信号误差估计值的平均包络紧度由3.89米改善至2.62米,对斜坡类故障的告警更加及时。     

定数截尾试验下双参数指数分布刻度参数的EB估计

对于定理截尾试验下双参数指数分布刻度参数的经验Bayes估计问题,用间接EB方法得到其EB估计,计算机模拟例子表明本文所给了估计较好。     

Weibull 分布等分位数数据填充算法及其应用

基于作者曾提出的处理非随机删失数据的迭代算法,针对weibull分布相同定时截尾型试验数据,通过改变数据的填补方式,在保证由算法所得的参数估计的相合性和不变性的前提下,使得改进后的算法所得的虚拟完全数据更接近于真实的完全数据.模拟研究表明,对于删失数据情形下可靠度的区间估计问题,改进后的算法更加精确.     

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本文讨论了相互独立且寿命服从单参数 指数分布的两产品在定时截尾寿命试验中的平均寿命比估计, 并给出了该估计量的渐近正态性和置信区间. 如果某一种(或某一类)产品与另一种(或某一类)产品平均寿命比率显著大于1, 那么该种产品就具有耐用优势, 这在投资决策中有重大意义. 通过数值模拟还进一步验证了该比估计量和估计方法的有效性.     

基于定数截尾样本监控Weibull分布形状参数的控制图设计

基于定数截尾样本提出了单侧和双侧ARL无偏控制图监控Weibull分布形状参数的变化.提出的控制图仅依赖于样本容量n,失效数r和指定的受控平均链长ARL0.利用模拟方法研究了常见(r,n)组合下提出的控制图在失控状态下的平均链长性质.模拟结果显示,对于形状参数小和中等的向下飘移,文中提出的控制图要优于现有文献的结果.特别是对形状参数中等程度的向下飘移,当失效数r较大时,提出的控制图的平均链长比现有结果小了近一半.由于单侧控制图比双侧控制图能更快地发出报警信号,故建议应尽可能地使用单侧控制图监控形状参数变化.最后用一个例子说明了所提控制图的应用.     

广义Pareto分布的广义有偏概率加权矩估计方法

广义Pareto分布(GPD)是统计分析中一个极为重要的分布,被广泛应用于金融、保险、水文及气象等领域.传统的参数估计方法如极大似然估计、矩估计及概率加权矩估计方法等已被广泛应用,但使用中存在一定的局限性.虽然提出很多改进方法如广义概率加权矩估计、L矩和LH矩法等,但都是研究完全样本的估计问题,而在水文及气象等应用领域常出现截尾样本.本文基于概率加权矩理论,利用截尾样本对三参数GPD提出一种应用范围广且简单易行的参数估计方法,可有效减弱异常值的影响.首先求解出具有较高精度的形状参数的参数估计,其次得出位置参数及尺度参数的参数估计.通过Monte Carlo模拟说明该方法估计精度较高.     

左截尾双参数指数分布的可靠寿命的广义置信下限

本文基于左截尾双参数指数分布定数截尾数据,利用Weerahandi给出的广义枢轴量和广义置信区间的概念,通过两种不同的方法建立了可靠寿命的广义置信下限.第1种方法利用位置参数无限制时可靠寿命的广义置信下限来定义左截尾情形下可靠寿命的限制广义置信下限,第2种方法基于广义枢轴量在限制参数空间上的条件分布给出可靠寿命的条件广义置信下限.我们分别研究了这两种置信下限的性质,给出了简单易行的数值计算方法.模拟比较表明限制广义置信下限具有好的覆盖率性质,条件广义置信下限的覆盖率与参数取值有关,但它有时比限制广义置信下限具有更大均值和更小标准差.