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   

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   

产品无失效概率的贝叶斯估计

对给定的一组泊松样本,在与信息论中的熵函数有关的一种对称损失函数下,用参数估计方法研究了产品无失效概率的贝叶斯估计与区间估计。在给定先验分布下得到了这两种估计的精确形式,并讨论了贝叶斯估计的可容许性,模拟结果表明文章得到的这两种估计都具有较高的精度。     

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。     

正态分布场合下失效概率新的Bayes估计

利用正态分布函数的凸凹性,获得各观测点失效概率新的Bayes估计,并结合实际问题进行了计算。     

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。     

无失效数据问题给统计学带来的“麻烦”

文章介绍了无失效数据问题,并结合可靠性问题、证券投资预测问题、Logistic回归问题进行了简要的讨论,指出了无失效数据问题给统计学带来的"麻烦"。这些"麻烦"是对统计学的挑战,而这个挑战无疑将会促进统计学的发展。     

正态分布场合下失效概率新的Beyes估计

利用正态分布函数的凸凹性,获得各观测点失效概率新的Bayes估计.并结合实际问题进行了计算.     

双参数指数分布无失效数据的可靠性分析

文章对双参数指数分布场合下的无失效数据,讨论了当位置参数已知和未知时,可靠性参数的置信限;并结合实际问题进行了计算。     

DEMATEL的改进及其在供应链失效分析中的应用

文章针对决策试验与评价实验室法(DEMATEL)仅仅应用于将问题产生的因素分为原因因素与结果因素两层的不足,对其实施改进,通过对结果因素进一步逐级分层,设计出复杂系统分层的方法和判定准则,并以“供应商-制造商-销售商”三级供应链失效为例,对导致供应链失效的18个因素进行层次划分来验证改进后方法的合理性和有效性,得出了多级递阶DEMATEL法.     

多层贝叶斯模型在消费者偏好分析中的应用研究——基于手机市场数据

基于手机市场的调研数据,构建了多层贝叶斯模型,并将其与传统哑变量回归模型进行比较,得出前者比后者具有更好的模型拟合能力和预测能力的结论。利用有人口特征变量的多层贝叶斯随机效应模型来完成对所有未知参数的估计,从个体内行为和个体间行为两个层面对消费者的偏好行为进行全面分析,结果发现该模型可以很好解释消费者的总体偏好及其偏好差异性。     

T检验失效的原因及处理

T检验是统计推断的重要方法之一，在众多领域有着广泛的应用。但由于存在着检验的失效的情况，使其在实际应用中有一定的局限性。研究其产生失效的理论基础发现，通过合理的提出原假设并正确的确定检验时样本容量可以有效地减少检验失效发生的可能性，并可以其失效可能造成的后果有所控制，从而使T检验发挥更大的作用。     

寿命产品可靠度的贝叶斯估计

在与信息论中的熵函数有关的一种新的加权对称熵损失函数下,用参数估计方法研究了寿命服从几何分布的产品可靠度的估计问题。得到了可靠度的贝叶斯估计的一般形式与精确形式并讨论了贝叶斯估计的可容许性。最后研究了可靠度的多层贝叶斯估计,数值算例表明研究结果能为实际生产提供稳健性较高的估计形式。     

条件概率与“逆概率”漫谈

条件概率大家都很熟悉,就是事件B在另外一个事件A已经发生的条件下发生的概率,通常记为p(B|A)。关于条件概率有下面这样一个有趣的例子:     

模糊事件贝叶斯公式

文章讨论了模糊事件的概率及其基本性质,并通过对经典贝叶斯公式的推广,提出了模糊事件的贝叶斯公式.     

贝叶斯推理方法探讨

贝叶斯推理作为一种推理方法是从概率论中的贝叶斯定理扩充而来。经过扩充,贝叶斯定理仅由适用给事件测定概率变成也能给假说测定概率(可信度)的工具。但如何确定先验概率的数值是贝叶斯推理中一个很重要而又困难的问题,这个问题还有不同看法的争论,还未获得很好的解决。     

房地产投资的多属性模糊贝叶斯决策

本文综合运用多属性决策理论、模糊数学、贝叶斯决策方法和期望效用理论,建立了一个在多属性指标下房地产投资的模糊贝叶斯决策模型,克服了单属性贝叶斯决策的不足,增强了模型的适用性。算例表明,该方法合理、易于实现,具有实际应用价值。     

多层统计模型的应用进展综述

作为一个新的统计学方向,多层统计模型在近年发展迅速。文章对国内外多层统计模型的应用进行了系统性的归纳总结,并对应用进行分类和述评,最后展望了今后的研究趋势。     

基于贝叶斯网络学习模型的客户关系管理研究

0引言CRM是客户关系管理(Custom er Relationship M anage-m ent)的英文缩写,它由全球最著名的IT分析公司G artenG roup发明以来,已经成为营销学术界及企业界研究的热点。CRM不是一个产品,也不是一个产品的组合,而是一种全新的商业理念。随着经济的全球化、多样化,企业之间的竞     

贝叶斯决策的变精度概率粗糙集模型

文章分析讨论了最小风险贝叶斯决策的基本过程,建立了贝叶斯决策的变精度概率粗糙集模型。该模型在处理贝叶斯决策问题时能使决策失误的风险更小。