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[期刊] 统计与决策  [作者] 崔恩华  
文章在P,Q对称损失函数下,讨论巴斯卡分布参数θ的Bayes估计及其容许性,并给出了多层Bayes估计及E-Bayes估计的具体形式和Bayes置信下限。
[期刊] 统计与决策  [作者] 何辉  周娜  张瑞明  
文章研究了数据缺失场合中逆瑞利分布可靠度在广义熵损失函数,LINEX损失函数以及Q对称熵损失函数下的贝叶斯估计.通过数值模拟着重分析了损失函数中的参数对估计的影响.结果表明:广义熵损失函数下可靠度估计的期望值与参数呈右半"M"型曲线,LINEX损失下呈单调递增的直线,而Q对称熵损失下呈"M"型曲线。
[期刊] 统计与决策  [作者] 熊常伟  张德然  张怡  潘大志  
本文在几何分布可靠度的先验分布为幂分布时,给出了其在熵损失函数下的E-Bayes估计公式和多层Bayes估计公式。通过实例验证,这两种估计公式都是稳健的,并进一步表明了在熵损失函数下计算出的几何分布可靠度的E-Bayes估计值比多层Bayes估计值的精度更高,稳健性更好,计算简单,便于应用。
[期刊] 统计与决策  [作者] 戴林送  王枞  
威布尔分布及其拓展分布在可靠性领域有着重要的作用和地位。文章给出广义逆威布尔分布应力强度模型可靠度的极大似然估计以及置信区间,其中强度变量和应力变量相互独立。鉴于极大似然估计迭代过程的不稳定性,文中对迭代进行了约束,从而得到收敛的极大似然估计。相应的运用参数变换后的信息阵,得到模型可靠度的渐近分布与渐进置信区间。通过随机模拟和单碳纤维的实例来说明所采用方法的效果。
[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] 张国林  
文章在一类非对称损失损失函数下,讨论了几何分布可靠度的Bayes估计问题.在可靠度的先验分布为贝塔共轭先验分布下,得到了可靠度的Bayes估计、多层Bayes估计,最后给出了一个实际应用例子。
[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] 罗修辉  韦程东  王一茸  
在小样本条件下,文章运用经典统计方法和Bayes方法研究了指数分布可靠性参数的估计问题;给出了Bootstrap方法与Bayes Bootstrap方法的原理及操作步骤;并根据上述几种方法针对具体算例运用蒙特卡罗法进行数值模拟和比较。模拟结果表明,在具有先验信息情况下,Bayes方法和Bayes Bootstrap方法更为适用。并给出了在没有先验信息情况下,Bayes方法和Bayes Bootstrap方法结合使用的思路。
[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] 蔡国梁  赵树  
文章利用E-Bayes方法,在产品寿命分布类型未知的情况下,给出了成败型试验中产品可靠度的E-Bayes估计;给出了成败型试验中产品可靠度的多层Bayes估计,与E-Bayes估计进行了比较。结果表明,E-Bayes估计计算简便,结果简单,便于应用;对于无失效数据情形,给出了成败型试验中产品可靠度的E-Bayes估计和多层Bayes估计。实例分析结果表明,利用E-Bayes方法得出的产品可靠度的估计结果具有稳健性,因此具有实际应用价值。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王志祥  
文章通过引入新随机变量,利用分布的矩估计与区间估计解决了Cauchy分布的刻度参数的矩估计与区间估计问题.
[期刊] 统计与决策  [作者] 张良超  温利民  
文章针对双参数指数分布,讨论了其尺度参数的参数估计问题:建立了尺度参数的贝叶斯模型,定义了尺度参数的信度估计、二次贝叶斯估计与贝叶斯估计,并证明了这些估计的大样本性质。两种近似贝叶斯估计都具有解析解的形式,在均方误差准则下,二次贝叶斯估计优于经典的信度估计,更优于极大似然估计。最后,通过MCMC方法比较了这些估计的均方误差,并验证了估计的收敛速度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 刘荣玄  朱先阳  安萍  
文章在平方损失下研究三参数BurrI分布族形状参数的经验贝叶斯(EB)估计的渐近性。在先验分布形式未知的情况下,采用非参数估计方法导出了BurrI分布族形状参数的贝叶斯(Bayes)估计,利用历史样本采用密度函数核估计方法,构造了边缘密度函数及其导函数的估计,将它们代入Bayes估计式中,得到了形状参数的EB估计。在一定的条件下,证明所得到的EB估计具有渐近性,其收敛速度为n-γ(s-1)(δ-2)/δ(2s+1)。文章还举例说明满足定理条件的参数的先验分布是存在的。
[期刊] 统计与决策  [作者] 杨群  
文章探讨了广义半逻辑分布的Bayes估计,推导出2种先验、7种误差损失函数下参数的贝叶斯估计量及相应后验风险估计量。Monte Carlo模拟结果表明,Bayes估计值的精确度及后验风险的大小皆与总体参数有关。同时随着n的增加,Bayes估计值与真实值越来越接近,综合比较来看,Jeffrey先验对数损失函数下贝叶斯估计值表现出较小的后验风险,实际应用中,建议采用这种估计量以减少误差。
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