广义逐步增加定数截尾下Lindley分布的Bayes估计

对基于广义逐步增加定数截尾样本的Lindley分布寿命产品进行了贝叶斯统计分析,并利用Monte Carlo方法获得3种损失函数下分布参数的近似Bayes估计。最后,通过模拟实例表明Bayes估计是有效的。     

Weibull分布下复杂系统可靠度的Bayes估计

针对一般复杂系统的可靠性问题,依据最小路径描述的一般复杂系统,采用Bayes方法,研究了当子系统寿命服从Weibull分布时,一般复杂系统的可靠度估计问题.在定数截尾样本下得到了,当Weibull分布形状参数已知时,由寿命分布相同和不同的子系统组成的一般复杂系统的可靠度的Bayes估计;进一步得到了当Weibull分布形状参数未知,且子系统寿命服从相同的Weibull分布时,一般复杂系统的可靠度的Bayes估计问题,丰富了一般复杂系统可靠度的Bayes估计理论.     

逐步增加定数截尾下Weibull 分布恒加试验的Bayes估计

基于逐步增加定数截尾样本,对累积失效模型(简称CE模型)下,Weibull分布恒定应力加速寿命试验(简称恒加试验)进行了Bayes统计分析,利用Gibbs抽样给出了该模型的Bayes估计。最后,通过模拟例子表明Bayes估计有效而实用。     

复合LINEX损失下k阶Erlang分布参数的Bayes估计

在复合LINEX对称损失函数下,利用Bayes估计的方法研究了k阶Erlang分布参数的Bayes估计和E-Bayes估计,并且通过随机模拟检验参数的Bayes估计和E-Bayes估计的合理性和优良性,结果表明:在复合LINEX对称损失函数下,k阶Erlang分布参数的Bayes估计和E-Bayes估计都是合理的,但是E-Bayes估计的精度更高。     

Entropy损失函数下两参数指数威布尔分布尺度参数的Bayes估计及其性质

在Entropy损失函数下,利用构造多层先验分布的方法求出了指数威布尔分布参数的多层Bayes估计,然后根据经验Bayes估计的思想,利用密度函数的核估计方法,构造了参数的经验Bayes估计并证明了该估计的渐进最优性和可容许性,最后运用随机模拟,将其与平方损失函数下的Bayes估计以及极大似然估计(MLE)进行了比较,结果表明:Entropy损失下的Bayes估计较后两种估计好.     

小子样条件下基于指数退化轨道的性能可靠性评定

结合航空航天领域高可靠、长寿命产品试验小子样的特点,运用性能退化可靠性理论与Bayes方法,对系统可靠性的统计推断方法进行了研究。首先对基于Bayes方法的性能退化轨道参数的计算模型进行研究,然后结合随机变量函数的分布计算,推导出系统可靠性后验估计和置信下限估计的计算公式;在理论推导的基础上,结合工程实例说明该方法的有效性。     

定时截尾数据缺失Weibull分布的Bayes分析

研究了寿命分布为weibull分布时定时截尾数据缺失下的两个参数与可靠度的Bayes估计,并与极大似然估计比较,表明了这个方法的可行性.     

Linex损失函数下Laplace分布尺度参数的Bayes估计

在经典贝叶斯统计推断与统计的决策中,Bayes估计的性能主要取决于损失函数的形式,先验分布的不同也会对Bayes估计的结果产生差别。在Linex损失函数下,基于Bayes方法研讨Laplace分布的尺度参数估计。当Laplace分布中位置参数已知时,分别取无先验信息和先验分布为倒伽马分布,计算尺度参数的Bayes估计精确形式和性质,证明了Bayes估计具备可容许性。     

PA样本下刻度指数族参数的渐近最优的EB估计

本文在PA样本下研究刻度指数族参数的渐近最优的经验Bayes估计,在刻度平方误差损失函数下导出参数的Bayes估计,利用核估计的方法构造了参数的EB估计,并且证明这种估计的渐近最优性,最后给出一个例子.     

NA样本下Weibull分布族参数的经验贝叶斯估计

在NA样本下研究Weibull分布参数的经验Bayes估计．利用核估计方法构造了参数的经验Bayes估计,在平方损失下获得了该估计的收敛速度,并证明了收敛速度的阶可以任意接近于1／2．最后给出例子,说明了定理条件的合理性．     

Linex损失下Pareto分布参数的EB估计：PA样本情形

在Linex损失下,讨论了Pareto分布参数的经验Bayes（EB）估计.利用同分布PA样本下概率密度函数的核估计构造了参数的经验Bayes估计,建立了所提出经验Bayes估计的收敛速度.在一定的条件下该收敛速度可以任意接近于1.     

威布尔分布场合无失效数据的可靠性验证试验

利用Bayes方法讨论了Weibull型产品的可靠性验证问题。在产品寿命服从Weibull分布、形状参数 未知且尺度参数已知、假定产品的可靠性指标达到某个给定值的情况下,给出了无失效数据的可靠性验证试验方 案。     

威布尔分布场合无失效数据的可靠性验证试验

利用Bayes方法讨论了Weibull型产品的可靠性验证问题。在产品寿命服从Weibull分布、形状参数未知且尺度参数已知、假定产品的可靠性指标达到某个给定值的情况下,给出了无失效数据的可靠性验证试验方案。     

线性模型中期望和方差分量的联立BAYES最优二次无偏估计

本文研究了线性模型中期望和方差分量的联立Bayes估计,得到了一种估计是待定参数函数的Bayes二次无偏估计(BAQUE)的充要条件,并给出了计算方法;还进一步讨论了最优二次无偏估计(BQUE);并利用BAQUE获得了局部最小方差无偏估计(LMVUE)。     

纵向数据线性混合效应模型方差分量的Bayes估计

为了估计基于纵向数据的线性混合效应模型的2个方差分量,利用Bayes统计方法,在加权二次损失下得到模型中方差分量的Bayes估计.同时通过历史样本构造出方差分量的共轭先验即逆伽玛分布的部分超参数以及固定效应的估计量,最终得出方差分量的参数型经验Bayes(PEB)估计.     

退化过程建模及药品货架寿命预测

药品货架寿命的有效预测是药品安全管理的关键问题。针对传统的退化过程建模不能考虑同批产品中个体差异的问题,提出一种有效融合先验退化数据和现场退化数据的方法,可对单片药品及新药品进行货架寿命预测。依据先验信息确定模型的参数,引入Bayes融合现场退化数据进行参数更新,在此基础上对单片药品进行货架寿命预测。结果表明,瓶装和片装的五号药片的货架寿命预测值分别为43.95周和47.47周,与试验值的相对误差分别为0.043和0.051。验证了利用融合现场退化数据对单片药品及新药品货架寿命预测方法的可行性。     

逆威布尔部件的可靠性估计

针对贝叶斯分析中平方误差损失存在的"高估和低估同等重要"问题,提出了一种基于熵损失函数的贝叶斯可靠性分析方法。利用该方法,分别在无信息先验和共轭先验分布下,推导出逆威布尔部件参数、可靠度函数及失效率的Bayes估计,并证明了形如[c T(x)+d]-1的一类估计具有容许性。为了比较不同估计结果的忧劣,文中还给出了逆威布尔部件参数的一致最小方差无偏估计(UMVUE)。最后运用Monte Carlo方法对各种估计的均方误差进行了模拟比较。结果表明,当样本量比较小时,Bayes估计的均方误差小于UMVUE的均方误差。随着样本量的增加,各个估计的均方误差都减小,但在共轭先验下Bayes估计的均方误差最小。     

一种新的J-M模型参数区间估计工程算法

将Bayes统计方法应用于J-M模型参数的区间估计研究.首先给出J-M模型参数的基于杰弗莱原则的先验分布,在此基础上给出模型参数的Bayes后验分布密度,由此得出模型参数的Bayes点估计.然后,在点估计基础上,给出模型参数的Bayes区间估计方法.最后,分别将J-M模型参数的最大似然、最小二乘以及Bayes区间估计法应用于多组公开的失效数据集,求解模型参数的区间估计值.计算结果表明,Bayes区间估计算法的计算精度、适用性以及稳定性是三者当中最好的.     

基于相似产品信息的武器装备可靠性试验评估方法

在对武器系统进行可靠性评估时,大量的相似产品信息是不可忽视的重要验前信息.研究了利用这些信息,采用加权融合技术确定装备可靠度验前分布的方法.针对武器装备寿命服从Weibull分布的可靠性试验结果,给出应用了Bayes方法评估新装备系统可靠性的计算公式.通过一个实例证明了该方法的有效性. 更多还原     

一种新的J—M模型参数区间估计工程算法

将Bayes统计方法应用于J—M模型参数的区间估计研究．首先给出J-M模型参数的基于杰弗莱原则的先验分布,在此基础上给出模型参数的Bayes后验分布密度,由此得出模型参数的Bayes点估计．然后,在点估计基础上,给出模型参数的Bayes区间估计方法．最后,分别将J—M模型参数的最大似然、最小二乘以及Bayes区间估计法应用于多组公开的失效数据集,求解模型参数的区间估计值．计算结果表明,Bayes区间估计算法的计算精度、适用性以及稳定性是三者当中最好的．