导读:本文包含了截尾样本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:样本,逐次,指数,广义,函数,参数,首次。
截尾样本论文文献综述
邵媛媛,周菊玲,董翠玲[1]（2019）在《双边定时截尾样本下复合瑞利分布的参数估计》一文中研究指出利用极大似然法和EM算法研究了双边定时截尾样本下复合瑞利分布参数的极大似然估计.给出了参数的极大似然估计的存在唯一性证明和参数的EM迭代公式,借助Louis算法得到了EM估计的近似区间,随机模拟结果表明极大似然估计与EM估计相比,估计值较接近真值.(本文来源于《淮阴师范学院学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
季丹丹,闫在在[2]（2019）在《基于自适应逐次Ⅱ型截尾样本下EIG分布的参数统计推断》一文中研究指出近几年,针对缺失数据的处理这方面的应用研究大量涌现,使得缺失数据下的可靠性理论迅速发展.而在可靠性试验和寿命试验中,截尾方案能在试验所花费的总时间、单元个数和基于试验结果的统计推断效率之间取得平衡.在这种情况下,一种自适应的截尾方案被提出来,并且被许多专家学者研究应用.因此本文讨论,基于自适应逐次Ⅱ型截尾样本,提出了EIG分布的统计推断理论等问题.对于未知参数,提出了极大似然估计(MLEs).利用MLEs的渐近正态性得到参数的近似置信区间.并运用一组真实数据进行模拟讨论.(本文来源于《赤峰学院学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
余倩[3]（2018）在《广义逆指数分布基于首次失效逐次截尾样本的统计分析方法》一文中研究指出随着技术的进步与发展,产品的寿命越来越长,在正常情况下进行寿命试验非常耗时,并且成本也非常昂贵,所以,研究人员引入了截尾试验。Wu和Kus于2009年提出了 一种全新的截尾试验--首次失效逐次截尾试验。首次失效逐次截尾试验的优点在于它既满足了首次失效截尾试验的节省进行大样本试验的时间的需求,也满足了逐次截尾试验的同时研究失效产品和未失效产品机理的需求。广义逆指数分布(GIED)于2009年由Abouammoh和Alshingiti提出,顾名思义,这是广义指数分布和广义逆分布的混合分布。本文探讨的对象为基于首次失效逐次截尾样本的广义逆指数分布。本文首先给出了首次失效逐次截尾试验的实验流程、广义逆指数分布的基本概况、应力强度模型介绍、广义推断以及似然比检验的基本概念描述。接着研究了基于首次失效逐次截尾样本的广义逆指数分布的统计推断,包括点估计以及区间估计:点估计包括极大似然估计和逆估计,并通过Monte Carlo模拟说明逆估计优于极大似然估计;区间估计分别为精确区间估计和广义置信区间估计,通过90%和95%分位数模拟得到提出的置信区间的模拟覆盖率与名义覆盖率基本一致。最后给出了应力强度模型的统计推断,在尺度参数相等和不等的情况下讨论了点估计、区间估计和参数检验,同时给出了一个实例来说明,基于首次失效逐次截尾试验的服从广义逆指数分布的样本的广义置信区间效果良好。(本文来源于《浙江工商大学》期刊2018-12-01）
宫雷,许世蒙[4]（2018）在《定时截尾样本下某型数控机床可靠性的Bayes分析》一文中研究指出在某型数控机床可靠性分析中,将故障发生模型简化为Poisson冲击模型,采用Bayes方法研究定时截尾寿命试验数据,通过研究参数λ的先验分布,对λ进行了Bayes估计,进而研究首次故障时间和故障间隔时间的分布。(本文来源于《信息系统工程》期刊2018年07期）
郭宝才,李敏,项朝辉,孙利荣[5]（2018）在《参数未知下基于定数截尾样本监控指数分布的控制图设计》一文中研究指出实际应用中,过程的目标参数常常未知,需由第Ⅰ阶段数据集估计得到.不同的第Ⅰ阶段数据集会导致目标参数的不同估计值和不同的控制图控制限,因此也意味着不同的控制图表现.对于某个实际工作者而言,最可能的情况是他手中仅有一个第Ⅰ阶段数据集,因此研究基于一个给定的第Ⅰ阶段数据集所构建的控制图表现,即条件表现更具现实意义.该文研究了参数未知时针对定数截尾样本数据指数分布控制图的条件表现,推导出了参数估计下控制图条件平均链长的精确分布,并利用条件平均链长分布及其数字特征评价了参数估计对控制图表现的影响,结果显示参数估计严重影响着控制图的表现.于是,又提出了精确分析方法设计了具有理想条件表现的控制图.最后用一个例子说明如何执行本文所提控制图.(本文来源于《高校应用数学学报A辑》期刊2018年01期）
代莹,王蓉华,徐晓岭[6]（2018）在《Lindley分布在定时截尾样本下的统计分析》一文中研究指出文章介绍了在定时截尾样本场合下,Lindley分布参数的极大似然估计,并证明了其唯一性,进一步给出了求参数区间估计的方法,并通过随机模拟发现此方法是可行的。最后通过实例证明此方法的应用。(本文来源于《统计与决策》期刊2018年01期）
张焱,汤宝平,韩延,陈天毅[7]（2017）在《融合失效样本与截尾样本的滚动轴承寿命预测》一文中研究指出针对常规寿命预测方法依赖于失效样本、无法有效利用截尾样本的局限性,提出一种融合失效样本和截尾样本的滚动轴承寿命预测方法。基于函数型主成分分析方法对反映轴承退化的特征量建立趋势模型,将各特征量分解为均值、特征向量和主成分得分向量;通过最小化截尾样本与失效样本主成分得分向量间的相似性指标估计各截尾样本最优寿命值;基于特征量趋势模型估计各样本全寿命阶段内特征值,生成训练数据;采用最小二乘支持向量机建立预测模型用于轴承寿命估计。滚动轴承寿命预测试验表明该方法能利用截尾样本提高寿命预测精度,且对一定程度的数据缺失具有鲁棒性。(本文来源于《振动与冲击》期刊2017年23期）
刘荣玄,朱先阳,朱少平[8]（2016）在《首失效截尾样本下叁参数Pareto分布的估计问题》一文中研究指出文章在逐步增加首失效截尾样本下,研究叁参数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.(本文来源于《统计与决策》期刊2016年04期）
刘荣玄,吴高翔,朱先阳[9]（2015）在《逐步增加首失效截尾样本下参数估计的优良性》一文中研究指出在对称平方损失函数下,利用逐步增加首失效截尾样本,研究两参数Pareto分布族参数的一致最小方差无偏估计(UMVUE),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估计的优良性.根据风险函数导出Bayes估计与PEB估计的渐近性,并获得它们的收敛速度o(n~(-1)).在相同的置信水平下,研究参数分别在经典统计和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.(本文来源于《应用概率统计》期刊2015年02期）
薛娇,常胜,邓丽[10]（2014）在《定时截尾样本下两参数指数-威布尔分布的可靠性Bayes估计》一文中研究指出将可靠度R和失效率λ分别看成随机变量或是关于随机变量θ的函数;首先求出了指数-威布尔分布的可靠度和失效率的极大似然估计;然后根据参数θ的后验密度求出可靠度和失效率的后验密度;进一步在Entropy损失函数下求出了可靠度和失效率的Bayes估计,并给出了可靠度和失效率的E-Bayes估计;最后进行实例模拟。结果表明:Entropy损失下的Bayes估计较极大似然估计好。(本文来源于《重庆理工大学学报(自然科学)》期刊2014年08期）
截尾样本论文开题报告
（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：
近几年,针对缺失数据的处理这方面的应用研究大量涌现,使得缺失数据下的可靠性理论迅速发展.而在可靠性试验和寿命试验中,截尾方案能在试验所花费的总时间、单元个数和基于试验结果的统计推断效率之间取得平衡.在这种情况下,一种自适应的截尾方案被提出来,并且被许多专家学者研究应用.因此本文讨论,基于自适应逐次Ⅱ型截尾样本,提出了EIG分布的统计推断理论等问题.对于未知参数,提出了极大似然估计(MLEs).利用MLEs的渐近正态性得到参数的近似置信区间.并运用一组真实数据进行模拟讨论.
（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。
截尾样本论文参考文献
[1].邵媛媛,周菊玲,董翠玲.双边定时截尾样本下复合瑞利分布的参数估计[J].淮阴师范学院学报(自然科学版).2019
[2].季丹丹,闫在在.基于自适应逐次Ⅱ型截尾样本下EIG分布的参数统计推断[J].赤峰学院学报(自然科学版).2019
[3].余倩.广义逆指数分布基于首次失效逐次截尾样本的统计分析方法[D].浙江工商大学.2018
[4].宫雷,许世蒙.定时截尾样本下某型数控机床可靠性的Bayes分析[J].信息系统工程.2018
[5].郭宝才,李敏,项朝辉,孙利荣.参数未知下基于定数截尾样本监控指数分布的控制图设计[J].高校应用数学学报A辑.2018
[6].代莹,王蓉华,徐晓岭.Lindley分布在定时截尾样本下的统计分析[J].统计与决策.2018
[7].张焱,汤宝平,韩延,陈天毅.融合失效样本与截尾样本的滚动轴承寿命预测[J].振动与冲击.2017
[8].刘荣玄,朱先阳,朱少平.首失效截尾样本下叁参数Pareto分布的估计问题[J].统计与决策.2016
[9].刘荣玄,吴高翔,朱先阳.逐步增加首失效截尾样本下参数估计的优良性[J].应用概率统计.2015
[10].薛娇,常胜,邓丽.定时截尾样本下两参数指数-威布尔分布的可靠性Bayes估计[J].重庆理工大学学报(自然科学).2014
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