三参数威布尔分布参数估计方法

提出了估计威布尔分布三参数的二阶矩方法和应用无约束优化方法求解似然函数的方法．这两种方法简单，尤其适用于工程上．     

对威布尔分布之参数γ的似然方程的讨论

本文从理论上探讨了关于γ的似然方程解的存在性及γ的极大似然估计,给出了若干结果,并说明当m也是待估计参数时,不宜用解似然方程的方法求γ的极大似然估计.     

威布尔分布在寿命分析中的应用

结合极大似然方法，探讨了具有广泛适应性的威布尔分布在工程设备寿命分析中的应用；针对威布尔分布产品子样有失效的情形，构建了的似然函数；根据极大似然准则，推导了工程设备特征寿命和形状参数的极大似然点估计迭代计算公式；在子样无失效情形下，给出了(1-α）置信水平下可靠度R(t)和可靠寿命t(R)的最优单侧置信下限计算公式；最后，给出了工程算例。     

极大似然估计方法介绍

主要介绍了极大似然估计方法的来源、极大似然原理、极大似然问题求解方法以及什么情况下极大似然估计不能求解等。     

威布尔分布的参数估计

威布尔分布是电工产品可靠性技术中常见的失效分布 .本文利用中位秩及最小二乘法给出了估计威布尔分布参数的一种新方法 ,并结合实例进行了计算     

混合威布尔分布参数估计的新算法

提出了估计混合威布尔分布的参数的一种新算法，并通过实例对该算法与常规的图参数估计进行了比较，结果表明本文给出的算法能得到更加精确的参数估计。     

和极大似然估计──一种新的估计准则

经典的极大似然估计和抗差的广义极大似然估计都是将随机样本看成独立积事件，在积概率最大的准则下，求参数估值，前者不能抗拒粗差，后者能抗拒粗差。和极大似然估计是将随机样本看成独立和事件，在和概率最大的前提下，求参数估值，从理论分析和计算结果来看，和极大似然估计优于积极大似然估计。     

基于粒子群优化理论的可靠性分布模型的极大似然参数估计法

针对有些复杂分布模型采用常规极大似然法很难直接进行参数估计,将粒子群优化理论引入极大似然法,提出了基于粒子群优化算法的新的参数估计方法,并通过实例模拟论证了该方法的可行性与有效性。     

截尾数据下威布尔分布的参数估计问题

针对截尾寿命试验数据对相关寿命分布及其参数进行统计推断问题,根据可靠性统计理论,研究了在截尾数据条件下,威布尔分布中的形状参数β及特征寿命参数η的点估计和区间估计．结合实例,验证了估计方法的可行性,可供可靠性工程界作为参考．     

Weibull分布兴趣参数的假设检验

研究Weibull分布尺度参数、形状参数、分位数及可靠度函数的假设检验问题．利用广义检验变量给出兴趣参数的广义p-值．证明由广义p-值确定的固定水平的检验具有真实水平．     

离散系统参数估计的极大似然法及在飞行数据处理中的应用

本文提出了一种有效的离散系统参数估计的极大似然方法，并书其成功地应用于飞行数据处理中．为了保证飞行状态测量偏差估计的精度，本文提出了飞机运动准确离散化模型，利用积分求和法使系统噪声大大减少；并利用分级估计法大大提高了计算效率．数字仿真和对我国几种类型飞机的飞行数据实际计算表明，这一方法能够准确地估计出飞行状态和仪器误差，对不同的初值和噪声统计特性均能得到一致的结果．     

一种服从威布尔分布装备的可靠性评估方法

在装备失效时间分布为威布尔分布的情形下,利用多层贝叶斯方法,选取贝塔分布作为先验分布,利用现有的试验样本来对威布尔分布的参数进行估计,然后对产品进行可靠性评估.通过算例分析得出当有真的先验信息加入时,采用贝叶斯方法得到威布尔分布的形状参数与尺寸参数的值优于最小二乘法得到的参数值.     

三参数Weibull分布几种常用的参数估计方法

介绍了三参数Weibull分布几种常用的参数估计方法,并对这些方法的特点做了分析和比较,以供应用参考。     

MIS中数据融合的极大似然法

运用误差函数ｅｒｆ（θ）引入了管理信息系统（ＭＩＳ）中多传感器数据融合的融合度概念,通过建立起的置信距离矩阵、关系矩阵及极值原理,给出了数据融合的极大似然方法。     

齿轮可靠性试验数据分布优化估计

基于优化理论的原理和特点,结合可靠性试验数据分布的估计方法－－回归分析法和极大似然函数法,提出了一种新的分布参数优化估计方法,通过一组具体的试验数据,论述了威布尔分布和混合威布尔分布的分布参数的优化估计过程,应用表明,这种方法简单实用,求得的分布参数估计值更加精确合理。     

多个指数分布参数基于截尾样本在序约束下的极大似然估计

对给定k（k〉2）个指数分布总体,抽取一组截尾样本1,2,i i iniX X X,讨论其均值θi,（i=1,2,3 k）在简单半序、简单树半序、伞型半序和简单环半序约束条件下的极大似然估计问题,根据PAVA算法给出了k个指数分布参数基于截尾样本在序约束下极大似然估计的计算方法。