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两参数Pareto分布逐步首失效样本的Bayes估计
两参数Pareto分布 逐步增加首失效 损失函数 Bayes估计 随机模拟
2013/2/28
基于新的失效截尾模式——逐步增加首失效截尾, 研究两参数Pareto分布可靠性指标的Bayes估计问题. 在对称和非对称损失下, 获得了可靠性指标的Bayes估计. 对超参数未知情形, 利用一种新方法给出超参数估计. 为了研究估计结果的精确性, 利用Monte-Carlo方法给出一个数值模拟例子.
针对航天长寿命产品在研制、生产、试验和使用过程中, 存在大量的性能退化数据和少量寿命数据的特点, 给出了融合性能退化数据和寿命数据获取其寿命分布的一种Bayes方法, 以及利用其性能退化参数来进行可靠性评估的方法. 首先, 根据Fisher信息量确定维纳过程漂移参数和扩散参数的无信息验前分布; 然后, 利用性能退化数据结合其性能退化的独立高斯增量特点, 获取参数的第一次验后分布, 利用寿命数据结合...
在具有随机移走的逐步增加Type-II截尾模型下, 假定每一个失效时刻移走的未失效样本数都服从二项分布, 当Burr-XII分布中两个形状参数均未知时, 分别在q-对称损失函数和LINEX损失函数下给出了两个未知形状参数、移走概率以及可靠性指标的Bayes估计和Bayes后验区间估计, 并给出了参数估计的容许性证明. 最后利用Monte Carlo方法对各种估计结果进行了模拟分析.
成败型系统可靠性增长的动态Bayes评定方法
成败型系统 可靠性增长 动态Bayes 评定方法
2010/9/1
针对产品研制过程存在多阶段的试验信息和产品性能参数呈现动态变化的特点,提出一种Bayes框架下成败型系统可靠性的动态评估方法.该方法依据产品研制过程中不同研制阶段的试验数据,利用离散AMSAA可靠性增长模型对产品可靠性的变化趋势进行描述,进而对新批次的产品可靠性进行预测,并由最大熵方法给出产品可靠性验前分布的确定方法,再结合产品少量的现场试验数据, 对新批次的产品可靠性做出Bayes评估.最后通过...
在含有屏蔽数据的情况下, 研究串联系统中Burr XII部件可靠性指标的估计问题.利用极大似然法给出了部件参数的极大似然估计,并分别在平方损失、LINEX损失和熵损失函数下,给出部件参数及可靠性指标的Bayes估计.最后利用Monte-Carlo随机模拟方法对各种估计结果进行了比较分析.
用 k 近邻预测逼近 Bayes 预测
Bayes 预测 k 近邻预测
2008/4/9
方法与结果设(X,θ)是取值于 R~d×R~1上的随机变量。设已观察了 X 的值为 x,要利用 X 之值 x 去预测θ。假定δ(x)是一个预测函数,且引进了某种损失函数 L(θ,a)(用 a 去预测真值θ时有 L(θ,a)这么大的损失。则预测δ的风险定义为 R(δ)=E[L(θ,δ(X))]。若预测δ~*满足条件 R(δ~*)=\[inf_{\delta} \] R(δ),其中\[inf_{\de...
AN EMPIRICAL BAYES TWO-SIDED TEST PROBLEM FOR CONTINUOUS ONE-PARAMETER EXPONENTIAL FAMILIES
Empirical Bayes two-sided test exponen
2007/12/10
摘要 An empirical Bayes(EB) two-sided test problem about the continuous one-parameter exponential family has been discussed. We construct the EB test decision rule and prove its asymptotical optimality....
一类均匀分布在绝对值损失下的渐近最优经验 Bayes 估计
2007/8/27
关于平方损失下的经验 Bayes 估计问题,文献中已有较多的结果.而对于绝对值损失,由于参数的 Bayes 估计不易用样本的边缘分布表达出来,从而难于构造经验 Bayes 估计.本文试图越过这一难点,讨论一类均匀分布,给出其参数的经验 Bayes 估计的渐近最优性.本文讨论写成下述形状的均匀分布族
非平方损失下的经验 Bayes 估计
2007/8/27
经验 Bayes 估计作为一种有效的参数估计方法已经得到广泛的讨论。首先是由 H.Robbins 提出了这一概念,在[6]中他给出了一般的构造方法,并研究了其渐近最优性质。在此之后也有很多这方面的结果。对小样本的情形,C.Morris 在[5]中进行了研究,并给出了许多卓有成效的应用实例。然而到目前为止,大量的结果都局限于平方损失的情况。对于非平方损失,是否可以构造一类经验 Bayes 估计,使其...
关于线性经验 Bayes 估计
2007/8/27
Robbins 在假定 E(x|θ)=θ和 Var(x|θ)=a+bθ+cθ~2之下,给出了参数θ的线性经验 Bayes(l.e.B.)估计,此处 a,b,c 为已知常数.本文去掉了他的第二个条件,给出了一类新的 l.e.B.估计,并得到了这个估计的收敛速度.此外,对 Robbins 的l.e.B.估计,在做了适当修改之后,也给出了收敛速度.
正态分布参数的渐近最优经验 Bayes 估计的收敛速度
2007/8/27
设 X_1,…,X_m(m≥2)为取自 N(μ,σ~2)的 i.i.d.样本.记\bar{x}=1/m ∑x_i,s~2=∑(x_i—\bar{x})~2,则 w=(\bar{x},s~2)为完全充分统计量,其联合概率密度为...
经验 Bayes 分布函数的渐近最优速度
2007/8/7
考虑空间(R,\mathcal{B}),其中 R 是实直线,\mathcal{B}是其 Borel 集的σ-代数.设(F_1,\tilde{X}_1),…,(F_n,\tilde{X}_n),(F,\tilde{X})是 n+1对独立随机向量,且满足:(i)分布函数样本 F_1,…,F_n,F 是来自由\mathcal{D}(α)确定的某个共同之先验分布,其中\mathcal{D}(α)是(R,\...
