三参数Weibull分布参数的点估计

本文给出了三参数Ｗｅｌｂｕｌｌ分布参数点估计的一种新方法——拟ＢＬＵＥ估计（当ｎ＞２５时称为拟ＧＬＵＥ估计），通过计算机模拟和参数的简单估计作了比较，证实了这种方法是可行的，其中刻度参数点估计的改善比较明显。     

串联系统下屏蔽数据新模型的统计分析

提出了一种新的串联系统下的屏蔽数据模型,将屏蔽发生与失效原因及时间无关的基本假定改为与失效原因及时间相关,推导了相应的似然函数,分别在全样本场合和定时截尾样本场合下研究了参数的极大似然估计,通过Monte-Carlo模拟算例说明方法的可行性.     

定数截尾样本场合下广义指数分布的参数估计

针对定数截尾样本,讨论了广义指数分布的极大似然估计和逆矩估计。通过大量的Monte—Carlo模拟,比较了极大似然估计和逆矩估计的优良性。结果表明逆矩估计的效果优于极大似然估计。     

三重两参数威布尔分布混合模型的统计分析

考虑全样本场合三重两参数威布尔分布混合模型,提出了一个优选准则,从而得到参数的逆矩估计和区间估计;并通过实例说明该方法的简便、易行性.     

累积损伤模型下Lomax分布产品序进-恒定加速试验分析

首先,给出了在累积损伤模型下服从,Lomax分布的产品在序进——恒定应力加速寿命试验下的失效模式;然后,讨论了参数的极大似然估计和基于渐进正态的近似区间估计;最后,利用Monte Carlo法模拟数据,通过牛顿迭代法解方程组,求出了参数的极大似然估计,并通过计算fisher信息阵求得了参数的近似区间估计.     

逆Lomax分布的图像特征

相比Lomax分布,逆Lomax分布可以模拟失效率为非单调形状的数据。针对逆Lomax分布,详细推导证明了其密度函数、失效率函数和平均失效率函数的形状特征,并给出了相应的图像。发现当0<α≤1时,其密度函数、失效率函数和平均失效率函数均为严格单调递减;而当α>0时,均为“倒浴盆”形。同时,也说明了逆Lomax分布的k阶矩不存在。     

一种新的两参数改进威布尔分布的图像特征

针对Almalki S J和Yuan J提出的具有单调、单峰和浴盆形失效率函数的五参数改进威布尔分布,首先,通过增加一个形状参数得到六参数改进威布尔分布;其次,对其参数进行简化得到两参数改进威布尔分布;最后,研究了该分布的基本性质,从理论上证明了该分布的密度函数、失效率函数和平均失效率函数的图像特征,以及k阶矩的存在性。