可靠性参数的修正Bayes估计法及其应用

前言

1绪论

1.1bayes方法的研究与应用

1.2参数的修正unyes估汁法概述

1.3参数的e-bayes估计法

1.3.1一个超参数情形

1.3.2两个超参数情形

1.4参数的m-bayes可信限法

1.4.1单侧m-bayes可信限

1.4.2双侧m-bayes可信限

1.5基本函数和常见的寿命分布

1.5.1基本函数

1.5.2常见的寿命分布

1.6本书的结构示意图

2λ的估计

2.1λ的e-nnyes估计——一个超参数情形ⅰ

2.1.1λ的e-bayes估计的定义

2.1.2λ的e-bayes估计

2.1.3λ的多层bayes估计

2.1.4e-bayes估计的性质

.2.1.5应用实例

2.2λ的e-bayes估计——一个超参数情形ⅱ

2.2.1又的e-bayes估计的定义

2.2.2又的e-bayes估计

2.2.3又的多层bayes估计

2.2.4e-bayes估计的性质

2.2.5应用实例

2.3λ的e-bayes估计——两个超参数情形

2.3.1λ的e-bayes估计的定义

2.3.2λ的e-bayes估计

2.3.3λ的多层bayes估计

2.3.4e-bayes估计的性质

2.3.5模拟算例

2.3.6应用实例

2.4λ的单侧m-bayes可信限工

2.4.1λ的单侧m—bayes可信上限的定义

2.4.2λ的单侧m—bayes可信上限的估计

2.4，3单侧m-bayes可信限的性质

2.4.4应用实例

2.5λ的单侧m-bayes可信限ⅱ

2.5.1λ的单侧m-bayes可信限的定义

2.5.2λ的单侧m-bayes可信限的估计

2.5.3单侧m-bayes可信限的性质

2.5，4应用实例

2.6又的双侧m-bayes可信限

2.6.1λ的双侧m-bayes可信限的定义

2.6.2λ的双侧m-bayes可信限的估计

2.6.3双侧m-bayes可信限的性质

2.6.4应用实例

3pi的估计

3.1pi的e-bayes估计——一个超参数情形ⅰ

3.1.1 pi的e-bayes估计的定义

3.1.2 pi的e-bayes估计

3.1.3 pi；的多层bayes估计

3.1.4 pi的e-bayes估计的性质

3.1.5模拟算例

3.2 pi的e-bayes估计——一个超参数情形ⅱ

3.2.1 pi的e-bayes估计的定义

3.2.2 pi的e-bayes估计

3.2.3 pi的多层bayes估计

3.2.4pi的e-bayes估计的性质

3.2.5应用实例

3.3 pi的e-bayes估计——一个超参数情形ⅲ

3.3.1 pi的e-bayes估计

3.3.2 pi的多层bayes估计

3.3.3 pi的e-bayes估计的性质

3.3.4模拟算例

3.3.5应用实例

3.4 pi的e-bayes估计——两个超参数情形

3.4.1 pi的e-bayes估计的定义

3.4.2 pi的e-bayes估计

3.4.3 pi的e-bayes估计的性质

3.4.4模拟算例

3.4.5应用实例

3.4.6 pi的多层bayes估计

3.4.7 pi的多层bayes估计的性质

4r的估计

4.1r的e-bayes估计——一个超参数情形工

4.1.ir的e-bayes估计的定义

4.1.2r的e-bayes估计

4.1.3r的多层bayes估计

4.1.4e-bayes估计的性质

4.1.5应用实例

4.2r的e-bayes估计——一个超参数情形ⅱ

4.2.1r的e-bayes估计的定义

4.2.2r的e-bayes估计

4.2.3r的多层bayes估计

4.2.4e-bayes估计的性质

4.2.5模拟算例

4.3r的e-bayes估计——一个超参数情形川

4.3.1 r的e-bayes估计的定义

4.3.2r的e-bayes估计

4.3.3r的多层bayes估计

4.3.4e-bayes估计的性质

4.3.5模拟算例

4.4r的e-bayes估计——两个超参数情形

4.4.1r的e-bayes估计的定义

4.4.2r的e-bayes估计

4.4.3e-bayes估计的性质

4.4.4模拟算例

4.4.5r的多层bayes估计

4.4.6模拟算例

4.5r的单侧m-bayes可信限

4.5.1r的单侧m-bayes可信下限的估计

4.5.3单侧m-bayes可信限的性质

4.5.4模拟算例

1.6r的双侧m-bayes可信限

4.6.1r的双侧m-bayes可信限的定义

4.6.2双侧m-bayes可信限的估计

4.6.3双侧m-bayes可信限的性质

4.6.4模拟算例

5分布参数的估计

5.1分布参数的最小二乘估计

5.1.1指数分布中分布参数的最小二乘估计

5.1.2双参数指数分布中分布参数的最小二乘估计

5.1.3对数正态分布中分布参数的最小二乘估计

5.1.4weibull分布中分布参数的最小二乘估计

5.2位置-尺度参数模型中分布参数的最小二乘占计

5.2.1关于位置—尺度参数模型

5.2.2μ和σ的最小二乘估计

5.2.3应用实例

5.3分布参数的加权综合估汁

5.3.1指数分布中分布参数的加权综合估计ⅰ

5.3.2指数分布中分布参数的加权综合估计ⅱ

5.3.3由pi的估计求分布参数的加权综合估计

研究总结

参考文献