导读:本文包含了混合指数分布论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:指数,参数,算法,函数,罚金,广义,数据。
混合指数分布论文文献综述
谭启涛,唐家银,徐志昆[1]（2019）在《混合指数分布型加速试验失效机理一致性检验》一文中研究指出针对加速试验中产品的失效机理是否保持一致的问题,文章基于加速系数不变原则,探讨了寿命分布为混合指数类型,其分布参数与失效机理一致的内涵,结合Arrhenius加速模型,基于最小二乘法估计、回归系数的性质构造t统计量,实现加速系数与分布参数的统计检验,通过随机变量的线性变换,将混合比例的一致性检验转化为分布函数的一致性检验,并给出了极限应力的逼近算法,仿真模型验证方法的可行性。(本文来源于《统计与决策》期刊2019年20期）
肖金安,贺兴时,王燕[2]（2019）在《广义逐步混合截尾下Marshall-Olkin 扩展指数分布的可靠性分析》一文中研究指出研究Marshall-Olkin扩展指数分布的可靠性指标。基于该分布的广义逐步混合截尾模型,通过经典估计和贝叶斯估计给出该分布的未知参数估计。利用数值迭代方法和渐近正态理论,给出未知参数的最大似然估计值及渐进置信区间。在先验分布为伽马分布的条件下,利用Metropolis-Hastings抽样算法得到了未知参数的贝叶斯估计值和最大后验密度可信区间。数值模拟结果表明,贝叶斯估计的均方误差和区间长度均优于经典估计方法。(本文来源于《纺织高校基础科学学报》期刊2019年03期）
刘长亮,赵志文[3]（2019）在《混合指数分布动态样本比例中参数估计》一文中研究指出随着计算机系统的不断完善和大数据时代的持续发展,各种统计学方法逐渐显示出其在计算机、大数据、医学、金融等各个领域的普遍适用性。在对混合性动态样本的研究中,对一些隐含参数的估计与分析通常采用最大期望算法,即EM法,来反复进行参数、数据与假设的不断吻合与适同。EM算法是一种科学实用的算法,其不仅在统计学领域发挥重要作用,也在医学、人工智能等领域作为基础算法辅助研究。(本文来源于《花炮科技与市场》期刊2019年01期）
李国安[4]（2019）在《一类新的二参数二元混合型指数分布的参数估计及相关结构》一文中研究指出本文继续文[13]的工作,针对二元Marshall-Olkin型指数分布随机结构模型,取掉一个服从指数分布的随机变量,从而导出一类二参数二元混合型指数分布,并由此研究了它的特征和参数估计及相关结构;通过密度分拆重组技术,本文导出了一类二参数二元混合型指数分布的一个特征,据此,获得了基于总体(X,Y)完全样本的参数的最大似然估计及一致最小方差无偏估计,计算了两个随机变量之间的相关系数,证明了其相关系数的取值落在(0,1)区间内.(本文来源于《高等数学研究》期刊2019年01期）
王秋爽,徐圣楠[5]（2018）在《混合指数分布的矩估计》一文中研究指出混合指数分布是寿命分析中的重要统计模型,参数估计是数据分析的重要方法.基于矩估计方法,主要研究由两个指数分布组成的混合指数分布.首先,计算出混合指数分布的期望、方差、多阶矩.其次,利用矩估计法,估计不同情况下混合指数分布的参数.(本文来源于《赤峰学院学报(自然科学版)》期刊2018年09期）
李阳,杨艳秋,王秋爽,徐圣楠,赵志文[6]（2018）在《具有部分缺失数据混合指数分布参数的估计》一文中研究指出研究具有部分缺失数据混合指数分布总体参数的估计与检验问题.一方面,给出了未知参数的矩估计,同时证明了估计量的相合性以及渐近正态性.另一方面,我们讨论了两个混合指数分布总体参数相等的假设检验问题,建立了检验统计量,同时获得了检验统计量的极限分布.此外,我们也通过随机模拟的方法验证了方法的可行性.(本文来源于《白城师范学院学报》期刊2018年08期）
邵晶晶,王秀莲,邹华[7]（2018）在《索赔额服从混合指数分布的一类期望折现罚金函数》一文中研究指出基于经典风险模型,针对指数索赔间隔和混合指数索赔额的情况,研究关于实质破产的期望折现罚金函数.首先,利用全概率公式得到期望折现罚金函数满足的积分微分方程;然后,在索赔额为混合指数分布的情况下推导出期望折现罚金函数满足的微分方程,进而针对常数破产率函数,得到期望折现罚金函数的具体表达式.(本文来源于《天津师范大学学报(自然科学版)》期刊2018年03期）
王丙参,魏艳华[8]（2016）在《利用混合Gibbs算法给出广义指数分布参数的贝叶斯估计》一文中研究指出在分组数据和定数截尾场合,分别利用混合Gibbs算法给出广义指数分布参数的Bayes估计,并进行蒙特卡罗模拟,计算参数Bayes估计的均值、均方误差与可信区间,给出模拟过程中参数的轨迹图、直方图和自相关系数图,结果显示该算法可行、稳定、精度高。(本文来源于《重庆师范大学学报(自然科学版)》期刊2016年02期）
雷庆祝,秦永松[9]（2016）在《强混合样本下连续型单参数指数分布族的经验贝叶斯估计》一文中研究指出本文研究强混合样本下连续型单参数指数分布族的经验贝叶斯(EB)估计.在较弱的正则条件下,给出所提出的EB估计的收敛速度.(本文来源于《应用数学》期刊2016年01期）
李野默,王秀莲[10]（2015）在《复合泊松风险模型中观察间隔为混合指数分布的贴现罚金函数》一文中研究指出考虑审核时间间隔为混合指数分布时的期望贴现罚金函数,利用全概率公式和Laplace变换,给出贴现罚金函数满足的积分微分方程以及更新方程.针对指数索赔的情况给出期望贴现罚金函数的计算过程.最后,给出一些破产相关数据,以解释随机观察的效果.(本文来源于《天津师范大学学报(自然科学版)》期刊2015年02期）
混合指数分布论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
研究Marshall-Olkin扩展指数分布的可靠性指标。基于该分布的广义逐步混合截尾模型,通过经典估计和贝叶斯估计给出该分布的未知参数估计。利用数值迭代方法和渐近正态理论,给出未知参数的最大似然估计值及渐进置信区间。在先验分布为伽马分布的条件下,利用Metropolis-Hastings抽样算法得到了未知参数的贝叶斯估计值和最大后验密度可信区间。数值模拟结果表明,贝叶斯估计的均方误差和区间长度均优于经典估计方法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
混合指数分布论文参考文献
[1].谭启涛,唐家银,徐志昆.混合指数分布型加速试验失效机理一致性检验[J].统计与决策.2019
[2].肖金安,贺兴时,王燕.广义逐步混合截尾下Marshall-Olkin扩展指数分布的可靠性分析[J].纺织高校基础科学学报.2019
[3].刘长亮,赵志文.混合指数分布动态样本比例中参数估计[J].花炮科技与市场.2019
[4].李国安.一类新的二参数二元混合型指数分布的参数估计及相关结构[J].高等数学研究.2019
[5].王秋爽,徐圣楠.混合指数分布的矩估计[J].赤峰学院学报(自然科学版).2018
[6].李阳,杨艳秋,王秋爽,徐圣楠,赵志文.具有部分缺失数据混合指数分布参数的估计[J].白城师范学院学报.2018
[7].邵晶晶,王秀莲,邹华.索赔额服从混合指数分布的一类期望折现罚金函数[J].天津师范大学学报(自然科学版).2018
[8].王丙参,魏艳华.利用混合Gibbs算法给出广义指数分布参数的贝叶斯估计[J].重庆师范大学学报(自然科学版).2016
[9].雷庆祝,秦永松.强混合样本下连续型单参数指数分布族的经验贝叶斯估计[J].应用数学.2016
[10].李野默,王秀莲.复合泊松风险模型中观察间隔为混合指数分布的贴现罚金函数[J].天津师范大学学报(自然科学版).2015
论文知识图
