定数截断下指数分布的参数估计及其渐近正态性

讨论了在定数截断情形下指数分布的参数λ的极大似然估计问题,证明了估计的强相合性,并进一步证明了估计的渐近正态性。     

可靠性试验浅述

该文基于可靠性原理,简要介绍了可靠性试验的目的和意义;可靠性试验的分类及可靠性试验的方案和设计。     

三参数威布尔分布贝叶斯估计的混合Gibbs算法

利用混合Gibbs算法(Gibbs抽样与Metropolis算法的混合)给出了完全样本和定数截尾样本两种情形下三参数威布尔分布的贝叶斯估计.作为应用举出了三个实例,通过Monte Carlo模拟求得参数的贝叶斯估计及可信区间,给出混合Gibbs抽样过程中参数的轨迹图、直方图及自相关系数图,并将模拟结果与相关文献进行了比较.     

基于定数截尾样本的高档数控机床可靠性评估

在对某一高档数控机床进行可靠性评估时,当得到的数据为不完全的定数截尾样本,最好的建模方法就是威布尔分布,通过参数估计中的最好线性无偏估计得到威布尔模型的两参数值.并根据可靠性指标,失效率函数和平均无故障时间来对模型进行可靠性评估,从而得到该机床正处于偶然失效期,且该机床发生故障的频率稍高.     

定数截尾场合下混合指数威布尔分布的参数估计

混合指数威布尔分布是寿命数据分析中一个重要的统计模型.但是利用传统的矩法估计,极大似然估计等估计模型的参数比较困难.应用ECM算法,研究了混合指数威布尔分布在定数截尾数据场合下的参数估计问题,并以数值模拟验证用ECM算法来估计混合指数威布尔分布在定数截尾数据场合下的有效性.     

图的稳定数和(g,f)-因子（英文）

设f,g:V→Z是定义在顶点集V上的两个整数函数.(g,f)-因子是图G的一个生成子图H使得g(v)≤dH(v)≤f(v)对每个顶点v∈V成立.本文给出存在(g,f)-因子的一个充分条件.     

基于熵损失函数和定数截尾情形下一类分布族参数的估计

基于定数截尾和熵损失函数,得到了一类分布族参数的Bayes估计和可容许估计,并讨论了一类(cT+d)-1形式估计的可容许性和不可容许性.     

定数截尾试验下两参数Weibull分布尺度参数的最优稳健Bayes估计

以Г-后验期望损失作为标准,研究了定数截尾试验下两参数W e ibu ll分布尺度参数θ的最优稳健Bayes估计问题.假设尺度参数θ的先验分布在分布族Г上变化,形状参数β已知时,在0-1损失下,得到了θ的最优稳健区间估计,在均方损失下得到θ的最优稳健点估计及区间估计;β未知时,得到了θ的最优稳健点估计及区间估计.最后给出了数值例子,说明了方法的有效性.     

平面图的绑定数

图G的绑定数b(G)是指边集合的最少边数,当这个边集合从G中去掉后所 得图的控制数大于G的控制数． Fischermann等人在[3]中给出了两个猜想: (1)如果 G是一个连通的平面图且围长g(G)≥4,则b(G)≤5;(2)如果G是一个连通的平面图且 围长g(G)≥5,则b(G)≤4．设n3表示度为3的顶点个数,r4和r5分别表示长为4和 5的圈的个数．本文,我们证明了如果r4<(5n3)/2 10,则猜想1成立;如果r5<12,则猜 想2成立．     

定数截断寿命试验中污染数据的统计分析

研究了定数截断寿命试验中污染数据的统计分析问题，设寿命变量服从指数分布，在指数污染或正态污染下，分别讨论了总试验时间的分布，找到了近拟公式，并用随机模拟给予证实。