龙兵
- 作品数：60 被引量：139H指数：8
- 供职机构：荆楚理工学院数理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖北省教育厅科学技术研究项目安徽省自然科学基金更多>>
- 相关领域：理学更多>>
- 双定数混合截尾下两参数Pareto分布的统计分析被引量：8
- 2022年
- 在传统的定时和定数截尾试验的基础上,该文首次提出了一种新的截尾试验方案:双定数混合截尾.基于这类截尾数据求出了两参数Pareto分布参数的极大似然估计及θ的置信区间.当α已知时,取Gamma先验分布的情况下,求出了三种不同损失函数下参数θ、可靠度函数以及失效率函数的Bayes估计;当α,θ都未知时,分别取无信息先验分布和指数先验分布,在平方损失函数下分别计算出α,θ、可靠度函数以及失效率函数的Bayes估计.利用Monte-Carlo方法模拟出双定数混合截尾样本,进而得到了两参数Pareto分布的参数及可靠性指标的估计,计算出相对误差并把各种估计的精度进行了比较.最后对一个数值例子进行了分析.
- 龙兵张忠占
- 关键词：极大似然估计先验分布BAYES估计
- 具有部分缺失数据的两个艾拉姆咖分布总体参数的估计与检验被引量：4
- 2016年
- 在数据缺失样本下研究了艾拉姆咖分布的参数估计和假设检验.根据似然函数给出了参数的极大似然估计,证明了估计量的相合性和渐近正态性,并给出了两总体参数之差的置信区间和假设检验.
- 冯凤飞龙兵
- 关键词：缺失数据极大似然估计
- 指数分布基于多重定数截尾样本中异常数据的检验被引量：2
- 2011年
- 讨论多重定数截尾指数型寿命数据,对同时存在异常大数据和异常小数据的情形给出了检验方法,得到了检验异常数据的判别标准,最后以一实例说明其应用。
- 龙兵
- 关键词：异常数据F分布
- 艾拉姆咖分布次序统计量的性质被引量：2
- 2013年
- 研究艾拉姆咖分布次序统计量的性质,给出其密度函数,数学期望和方差,证明它的间隔不独立且不同分布.
- 龙兵
- 关键词：次序统计量数学期望
- 基于区间数据Lindley分布的参数估计（英文）被引量：2
- 2018年
- 首先在区间数据下用极大似然法求Lindley分布中未知参数的估计,然而并不能得到参数的显示表达式;其次提出用EM算法可以很方便地求出参数估计且该估计具有良好的收敛性;最后通过随机模拟来说明用EM算法求Lindley分布中未知参数的估计是切实可行的.
- 龙兵
- 关键词：区间数据EM算法
- 两参数Lomax分布次序统计量的性质和渐近分布被引量：10
- 2013年
- 设随机变量X服从参数为λ,θ的Lomax分布,X1∶n,X2∶n,…,Xn∶n为其次序统计量,得到了参数λ的置信区间以及X1∶n和Xn∶n的渐近分布;当k(k>1)固定时,得到了Xn-k+1∶n的渐近分布.
- 龙兵
- 关键词：次序统计量渐近分布
- 定数截尾数据缺失场合下k(m)/n系统可靠性指标的Bayes估计被引量：1
- 2010年
- 在定数截尾缺失数据样本下,研究了不可修中取串连续失效系统(简记为k(m)/n系统)的可靠性评估问题。利用Bayes方法得到了部件的平均寿命、系统可靠度及平均寿命等可靠性指标的Bayes估计。最后利用随机模拟例子说明了本文方法的正确性和可行性。
- 龙兵
- 关键词：可靠性指标BAYES估计
- 记录值下Frechet模型的参数估计及剩余寿命预测
- 2024年
- 在记录值样本下,利用经典方法讨论了Frechet分布未知参数的极大似然估计,通过构建枢轴量得到了未知参数的精确置信区间和置信域。根据观测Fisher信息矩阵构造了未知参数的近似置信区间。利用经典方法对元件的剩余寿命进行了预测。最后,通过数值例子计算出了未知参数的点估计和区间估计。
- 肖静怡罗子怡程丹苏彦玉龙兵
- 关键词：记录值极大似然估计
- 双参数Rayleigh分布的参数和环境因子的统计分析被引量：3
- 2019年
- 针对定时截尾试验的弊端提出了一个新的寿命试验方案,基于试验数据得到了似然函数,但运用极大似然法不能得到尺度参数的解析表达式.利用EM算法讨论了Rayleigh分布的可靠性问题,并根据缺失信息原则计算了Fisher信息矩阵.利用极大似然估计(MSE)的渐近正态性,推导出环境因子的渐近置信区间.运用Monte Carlo方法对估计的平均相对偏差(ARE)、均方误差(MSE)进行了模拟计算,并讨论了样本量对估计精度的影响.结果表明,尺度参数和环境因子的极大似然估计的ARE随样本量增大而减小,都具有大样本性质.
- 龙兵
- 关键词：RAYLEIGH分布环境因子极大似然估计EM算法
- 定数截尾下Lomax分布失效率和可靠度的贝叶斯估计被引量：7
- 2016年
- 由定数截尾寿命试验数据,得到了样本的似然函数.当取形状参数的先验分布分别为共轭先验分布族和Jeffreys先验时,根据贝叶斯公式得到了形状参数的后验分布,并进一步得到了失效率和可靠度的后验分布.当取平方损失和熵损失函数时,根据后验风险最小的原则,由贝叶斯统计方法得到了失效率和可靠度的贝叶斯估计.通过计算机随机模拟1 000次得到失效率和可靠度的均值和均方误差,并且从均值和均方误差两方面对几个估计值进行了比较,结果表明如果没有充分的先验信息可以利用,无法得到超参数a、b较为准确的估计时,应优先使用Jeffreys先验.
- 龙兵张明波
- 关键词：失效率可靠度贝叶斯估计
