定数截尾场合下Weibull分布的形状参数置信下限

为了求得双参数Weibull分布的形状参数m的单侧置信下限,通过构造统计量T1(m)=V/S1 V,推导出其分布与参数m、η无关,且其分位点计算简便.由此可得参数m的置信下限,且证明其为无偏.并通过大量的Monte-Carlo数值模拟试验证实了所给方法的可行性.     

定数截尾下双参数指数分布位置参数的统计推断

通过逆矩法的估计方法,得到了定数截尾下双参数指数分布E（μ,A）中位置参数μ的逆估计量。模拟结果表明逆矩法估计量是可行的。同时,也得到构造位置参数区间估计的方法。     

定数截尾Weibull分布的形状参数的最短化置信区间

通过数值计算的方法,对于给定的置信度,在样本容量从3～20的范围内,求得了定数截尾Weibull分布的形状参数的最短置信区间,并对通常方法求得的置信区间的长度与最短置信区间的长度进行了对比分析。结果表明：在小样本≤11的情形下,用最短置信区间来作未知参数的区间估计,将会使估计精度得到显著的提高。     

定时截尾缺失数据下指数分布的统计推断

试验数据缺失是产品寿命试验中经常遇到的情况，处理起来比较复杂。当寿命分布为指数分布时，给出了定时截尾寿命试验数据缺失场合下样本分布参数的点估计及区间估计的一种近似方法。通过大量的Monte-Cado数值模拟试验，在缺失数据数目不太大时，参数估计的精度还是令人满意的。并从理论上证明可利用枢轴量赢的分布对参数m作区间估计。     

定时截尾Weibull分布的双参数的矩估计

讨论了在定时截尾情形下,将Weibull分布转化成指数分布数据或均匀分布,利用平均剩余寿命构造样本矩．从而得出参数的矩估计。并通过大量的Monte-Garlo数值模拟试验证实了所给方法的可行性。     

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.     

定数截尾试验数据缺失的一些处理方法的探讨

在电子产品定数截尾试验中,常会遇到数据缺失的问题。如何对"缺失数据"后的现有数据进行统计分析,是一个特殊的、有较大难度的问题。寻找在缺失数据条件下对不完全数据的处理进行科学、有效的可靠性分析方法,现已成为可靠性分析中一个新的、重要的领域。     

定数截尾缺失数据下Weibull分布的形状参数两种近似估计的比较

本文研究了定数截尾寿命试验数据缺乏场合下Weibull分布中形状参数的点估计问题．利用次序统计量的方法及逆矩估计法分别给出形状参数的近似估计，并通过大量的Monte—Carlo数值模拟试验对这两种方法精度作了比较。     

定时截尾数据缺失场合下Weibull分布的Bayes分析

本文研究了定时截尾数据缺失场合下的两个参数与可靠度的Bayes估计.利用数值计算的方法,获得了两个参数与可靠度的Bayes估计的近似结果.大量的Monte-Carlo数值模拟试验表明了所给方法是可行的.     

定时截尾数据缺失场合下指数分布的似然函数的近似

给出了当寿命分布为指数分布时,定时截尾寿命试验数据缺失场合下样本的似然函数的近似,从而可以简化平均寿命的Bayes估计。