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[期刊] 统计与决策
[作者]
李爽 李云飞 高海军
利用配分布曲线法处理威布尔分布无失效数据求可靠性参数估计时,最关键是对失效概率pi(i=12k)的估计。失效概率pi估计的精度决定了最终可靠性参数估计的精度和可靠度估计的精度。文章利用Bayes理论观点,即后验分布是对先验分布的调整,在多层Bayes估计的基础上,提出了一种利用后一时刻失效概率的后验分布来修正前一时刻失效概率先验分布,即修正截尾时刻失效概率的取值上界的方法。通过轴承实验的具体实例,验证了方法的稳健性和可行性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐天群 陈跃鹏 徐天河 刘焕彬
文章假设产品的寿命服从威布尔分布,在无失效数据情形,当失效概率pi的先验分布为π(pi|b)=b(1-pi)b-1(1
[期刊] 统计与决策
[作者]
魏艳华 王丙参 孙永辉
利用改进的ECM算法给出了分组数据场合逆威布尔分布参数的极大似然估计。在不同参数真实值、不同初值、不同检测时刻的情况下分别进行1000次模拟,每次模拟均产生200个随机数,考查各参数估计的均值、标准差和均方误差,并列举出前五次模拟的具体结果,模拟结果表明:用改进的ECM算法求得的极大似然估计一般经过10次以内迭代都收敛,具有良好的收敛性,该方法简单、稳定、有效。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蔡国梁 徐伟卿 赵树
文章讨论了无失效数据在指数分布场合下的失效概率pi。利用分级Bayes方法,在无失效数据情形下,引进失效信息后,分析了无失效数据在指数分布场合下的失效概率pi,给出了失效概率pi的分级Bayes估计和可靠性参数估计。通过实例说明了分级Bayes方法对指数分布场合下可靠度估计的可行性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐天群 陈跃鹏 刘焕彬
文章假设产品的寿命服从正态分布,在无失效数据情形,当失效概率pi的先验分布为π(pi|b)=b(1-pi)b-1(1
[期刊] 统计与决策
[作者]
姜培华 范国良
研究了威布尔分布尺度参数的区间估计方法,给出了威布尔分布尺度参数的最短区间估计方法;通过实例介绍了最短区间估计方法的应用,最后指出最短区间估计方法较传统区间估计方法的优越性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐天群 陈跃鹏 徐天河 刘焕彬
假设产品的寿命服从指数分布,在无失效数据情形,文章给出了当失效率λ的先验分布的核为e-bλ(0<λ<λ0)时,超参数b取2种先验分布时失效率的E-Bayes(Expected-Bayes)估计和多层Bayes估计。最后对实际数据进行了计算,并分析了超参数的先验分布对失效率和可靠度估计的影响及E-Bayes估计和多层Bayes估计之间的关系。
[期刊] 统计与决策
[作者]
顾蓓青 徐晓岭 王蓉华
在可靠性和生存分析领域中,由于时间和成本等因素的限制,在实际中逐步增加的Ⅱ型截尾寿命试验被广泛应用。文章主要研究了逐步增加Ⅱ型截尾寿命试验下两参数对数正态分布和威布尔分布的参数近似极大似然估计方法,并考虑了近似极大似然估计过程中涉及到的函数一阶泰勒展开的两种展开方式,通过大量的Monte-Carlo模拟比较了这两种方法下估计的精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐宝 姜玉秋
对给定的一组泊松样本,在与信息论中的熵函数有关的一种对称损失函数下,用参数估计方法研究了产品无失效概率的贝叶斯估计与区间估计。在给定先验分布下得到了这两种估计的精确形式,并讨论了贝叶斯估计的可容许性,模拟结果表明文章得到的这两种估计都具有较高的精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
魏艳华 王丙参 邢永忠
文章利用混合Gibbs算法分别在分组数据和定数截尾场合给出了指数-威布尔分布参数的贝叶斯估计,并进行了Monte-Carlo模拟。结果表明:在两种不完全数据场合,用混合Gibbs算法求指数-威布尔分布参数的贝叶斯估计,结果令人满意,该算法可行、稳定且精度高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
魏艳华 王丙参 何万生
文章利用逆威布尔分布的若干个样本分位数,建立线性回归模型,由获得的逆威布尔分布参数的广义最小二乘估计的渐近正态性,得到数据缺失、分组数据、截尾样本场合逆威布尔参数的渐近估计。在样本足够大的情况下,该方法简单有效。
[期刊] 统计与决策
[作者]
魏艳华 王丙参 孙永辉
文章利用混合Gibbs算法(Gibbs抽样与Metropolis算法混合)给出了定数截尾逆威布尔分布参数的贝叶斯估计,通过Monte-Carlo模拟,考查贝叶斯估计的均值和均方误差,并与逆矩估计、分位数回归估计进行比较。结果表明:在给出的三种定数截尾场合,用混合Gibbs算法求逆威布尔分布参数的贝叶斯估计都得到了比较满意的结果,三种估计中,贝叶斯估计的精度最高,略好于分位数回归估计,明显好于逆矩估计,该算法可行、稳定、有效。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱宁 方爱秋
文章在对称和非对称损失函数下研究了两参数指数-威布尔分布(EWD)形状参数的Bayes估计问题。当其中一个形状参数α已知时,给出了另一个形状参数θ在三种不同损失函数下Bayes估计表达式及极大似然估计;运用随机模拟方法产生不同容量的样本对三种不同形式的Bayes估计及极大似然估计的精确度进行了比较。模拟结果说明,要提高估计的精确度,应根据样本数选取损失函数。
[期刊] 统计与决策
[作者]
魏艳华 王丙参 邢永忠
文章利用混合Gibbs算法分别在分组数据和定数截尾场合给出了指数-威布尔分布参数的贝叶斯估计,并进行了Monte-Carlo模拟。结果表明:在两种不完全数据场合,用混合Gibbs算法求指数-威布尔分布参数的贝叶斯估计,结果令人满意,该算法可行、稳定且精度高。
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