巴斯卡分布可靠度的估计

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。     

顾客满意度的Bayes估计

文章讨论了顾客满意度的Bayes估计模型,给出了在先验分布为未知或为Dirichlet分布情形下的Bayes估计,并且给出了在不同条件下,Dirichlet先验分布的超参数估计。应用顾客满意度的Bayes估计模型进行了实例分析。最后,对顾客满意度的Bayes估计模型的使用范围进行了简洁的论述。     

Pareto分布参数估计的损失函数和风险函数的Bayes推断

文章在共轭先验分布下,研究pareto分布参数1/θ的损失函数和风险函数的Bayes估计,并对各种Bayes估计的性质进行讨论,最后指出各种Bayes估计的合理性。     

基于逐步递增的Ⅱ截尾样本的Rayleigh分布参数的Bayes收缩估计

在逐步递增的Ⅱ截尾试验下,文章针对Rayleigh分布参数的估计问题,在平方误差损失函数下得到了未知参数的Bayes估计,同时提出了一种新的估计方法-Bayes收缩估计.数值模拟结果表明提出的Bayes收缩估计较Bayes估计更加稳健.     

NA样本情形下双参数指数分布族参数EB估计的渐近性讨论

文章讨论了双参数指数分布的位置参数在LINEX损失函数下的Bayes估计。在NA样本情形下,利用概率密度函数的核估计方法,构造了边缘分布的概率密度估计;按照参数的Bayes估计形式,提出了参数的经验Bayes（EB）估计函数。在一定的条件下可以证明所提出的这个经验Bayes估计函数是渐近最优的,并获得其收敛速度。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。     

首失效截尾样本下三参数Pareto分布的估计问题

文章在逐步增加首失效截尾样本下,研究三参数Pareto分布族形状参数的一致最小方差无偏估计(UMVUE),在对称平方损失函数下,讨论其Bayes估计和参数型经验Bayes (PEB)估计.按照均方误差(MSE)准则,比较UMVUE与PEB估计的小样本性质,根据形状参数的风险,导出其Bayes估计与PEB估计的大样本性质,并获得它们的收敛速度o(n-1).在相同或相近的可信水平下,分别研究参数在经典统计和Bayes统计中的区间估计,并利用数值模拟说明Bayes区间估计的精度高于经典统计区间估计.     

一类非对称损失函数下几何分布可靠度Bayes估计

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.     

Mlinex损失函数下艾拉姆咖分布的Bayes估计

文章在Mlinex损失函数下讨论了艾拉姆咖分布参数θ的Bayes估计,获得Bayes估计θB,并说明了其可容许性.最后通过数值模拟,说明艾拉姆咖分布在Mlinex损失函数下的Bayes估计的合理性及优越性.     

单失效数据情形下寿命产品可靠度的Bayes分析

文章在一种对称损失函数下,用参数估计方法研究了寿命服从Pascal分布的产品可靠度在只有一个数据失效情况下的Bayes估计问题。对给定的Beta先验分布,得到了可靠度的Bayes估计的精确形式,并研究了它的性质;最后得到了可靠度的多层Bayes估计以及E-Bayes估计的形式。     

基于熵损失和记录值样本的指数分布模型参数的估计

文章在熵损失函数下,基于记录值样本,得到了指数分布参数的最小风险同变估计、Bayes估计和经验Bayes估计,并给出了数值模拟例子。     

逐次定数截尾下Pareto分布的可靠性分析

基于逐次定数截尾模型,文章选取未知参数的先验分布为无信息先验分布,分别在平方损失和LINEX损失下,讨论了Pareto分布的形状参数,失效率以及可靠度函数的Bayes估计。最后运用Monte Carlo方法对Bayes估计和极大似然估计的MSE,进行了模拟比较。结果表明在LINEX损失下的Bayes估计更优。     

平方误差和LINEX损失函数下逆Rayleigh分布参数的经验Bayes估计

在平方误差和LINEX损失函数下,导出了逆Rayleigh分布参数的极大似然估计、Bayes估计和经验Bayes估计,并给出了Monte Carlo数值模拟比较结果.     

定时截尾样本下广义逆指数分布参数的Bayes估计

文章在定时截尾样本下,讨论了广义逆指数分布形状参数、可靠度和危险率的极大似然估计。基于指数先验分布,在熵损失、平方损失和Linex损失函数下分别得到形状参数、可靠度和危险率的Bayes估计,并给出了确定超参数的方法。利用数值模拟计算了估计量的各种估计均值和均方误差，研究结果表明,形状参数在熵损失和Linex损失函数下的估计精度较高;可靠度的Bayes估计整体优于极大似然估计;危险率的Bayes估计在Linex损失函数下的效果较好。     

对称熵损失函数下两参数Lomax分布形状参数的Bayes估计

在对称熵损失函数下,文章讨论了两参数Lomax分布形状参数的Bayes估计,经验Bayes估计,并讨论了一类(cT+d)~(-1)形式估计的可容许性和不可容许性.     

基于记录值样本的指数分布参数的损失与风险函数的Bayes估计

文章基于记录值样本,利用Rukhin提出的一类新的损失函数,将决策误差和统计判别法则结合起来,在共轭先验分布下得到了指数分布参数的损失函数和风险函数的Bayes估计,并给出了相应的Bayes估计为保守估计的条件。     

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   

一类新的加权平方损失函数下几何分布的Bayes可靠性分析

文章在一类新的加权平方损失函数下,讨论了几何分布可靠度的Bayes估计问题。可靠度的先验分布分为无信息和共轭先验分布两种情形讨论。导出了可靠度的Bayes估计,并利用Monte Carlo数值模拟对几种估计进行比较。     

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   

指数分布场合无失效数据参数的分级Bayes估计

文章讨论了无失效数据在指数分布场合下的失效概率pio利用分级Bayes方法,在无失效数据情形下,引进失效信息后,分析了无失效数据在指数分布场合下的失效概率pi,给出了失效概率pi的分级Bayes估计和可靠性参数估计。通过实例说明了分级Bayes方法对指数分布场合下可靠度估计的可行性。     

基于对称熵损失和记录值样本的指数分布模型参数的估计

文章在对称熵损失函数下,基于记录值样本,得到了指数分布参数的最小风险同变估计、Bayes估计和经验Bayes估计,并讨论了一类cXU(n)+d形式估计的可容许性和不可容许性,其中XU(n)为第n个上记录值.