威布尔分布场合下无失效数据的可靠性参数估计

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相似文献   

Weibull分布下基于MCMC的贝叶斯恒加试验数据评估

本文基于贝叶斯生存分析理论,在参数的有信息先验假设条件下,通过运用基于Gibbs抽样的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法动态模拟出相关参数后验分布的马尔可夫链,给出恒加试验模型中各参数的贝叶斯估计;利用BUGS软件包对文献[6]中的实例进行建模分析,并将两种假设条件下MCMC具有显著差异的计算结果与传统BLUE结果进行比较,发现BLUE的计算结果近似等于将产品截尾数据当作失效数据时MCMC的处理结果;进而再次揭示出传统BLUE方法的不足,并证明了该模型在可靠性应用中的直观性与有效性。     

指数-威布尔分布参数贝叶斯估计的混合Gibbs算法

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.     

不同先验分布制程能力指数的贝叶斯估计

制程能力指数（PCIs）是衡量制程能力与绩效的重要指标,目前已有许多文献基于经典概率论对制程能力指数的点估计或置信区间进行了研究。文章采用贝叶斯方法进行PCIs的点估计与区间估计,首先假设无信息先验分布时,推导μ≠T时Cpm^2的贝叶斯估计以及μ=m时Cpmk^2的贝叶斯估计;然后分别对服从共轭先验分布、威布尔故障先验分布的PCIs的贝叶斯估计进行了研究;最后采用算例验证了本文提出的贝叶斯估计方法的有效性。     

基于贝叶斯搜索方法的TAR模型研究

文章基于贝叶斯随机搜索方法的思想,提出一种有效解决门限自回归(TAR)模型的贝叶斯方法,在不假设固定的机制个数条件下,借助拉丁变量建立贝叶斯随机搜索TAR模型.在此模型下,拉丁变量的后验分布包含了机制的个数和门限参数的信息,因此滞后阶数、门限值和所有回归系数等的估计均通过MCMC方法从其后验分布抽样.并从模型AR(1)、TAR(2,1,1)、TAR(3,1,1,1)中产生样本,模拟结果表明此方法能很好地估计机制数、延迟参数、门限值及各机制下的回归系数.用贝叶斯随机搜索TAR模型对太阳黑子年度数据集进行分析,找到三个门限值,即10.2,40和73,与已有文献中用其他方法得到的结果一致.     

利用样本分位数求逆威布尔分布参数的渐近估计

文章利用逆威布尔分布的若干个样本分住数,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。     

平滑转移空间随机前沿模型的贝叶斯估计

经济数据常存在空间相关性,忽略空间相关性会引发内生性问题,导致相应估计量有偏且不一致。空间随机前沿模型在随机前沿模型的基础上考虑了生产单元的空间相关性,更利于效率测算。然而现有空间随机前沿模型的生产函数形式单一,适用性较差,实证分析存在局限性。文章在空间随机前沿模型中引入平滑转移效应,构建了平滑转移空间随机前沿模型,该模型同时考虑了空间相关性和个体异质性,适用性较佳。为丰富估计方法,同时采用极大似然方法和贝叶斯方法估计模型,其中极大似然估计的核心在于推导对数似然函数、对数似然函数的最优化以及使用JLMS法估计技术效率,贝叶斯估计的核心在于推导未知参数的后验分布及执行MCMC抽样。数值模拟结果显示：（1）极大似然估计和贝叶斯估计的估计精度均较高,其中贝叶斯估计的估计精度略高于极大似然估计;增加样本容量,贝叶斯估计和极大似然估计的估计精度更高。（2）若忽略空间效应或者平滑转移效应,则估计精度较低。     

无失效数据情形指数分布可靠性参数的估计

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。     

真实固定效应空间随机前沿模型的贝叶斯估计

忽略个体效应和空间效应会严重干扰效率测算,其中忽略个体效应使得技术无效率项发生偏移,忽略空间相关性导致估计量有偏且不一致。本文基于真实固定效应随机前沿模型（引入了个体效应）,引入因变量和双边误差项的空间滞后项,构建了适用性更佳的真实固定效应空间随机前沿模型。对模型进行组内变化以消除额外参数,使用贝叶斯方法（需推导未知参数的后验分布并执行MCMC抽样）估计参数和技术效率。该方法真正克服了额外参数问题,比同类方法直观、简便。数值模拟结果表明,本文方法对参数、个体截距项及技术无效率项的估计精度均较高,且增加样本容量,估计精度变优。     

正态分布场合下无失效数据的可靠性参数估计

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相似文献