此時(shí)δ的置信區(qū)間為:
這個(gè)區(qū)間的平均長度為:

定理2當(dāng)α0=0時(shí),δ的置信度為1-α的最短置信區(qū)間為:

設(shè)h(α0)=b-a,則

(3)
其中

1.2 用輪廓似然函數(shù)法求σ的置信區(qū)間
因?yàn)榭傮wPareto(θ,σ,μ)含有三個(gè)參數(shù),而現(xiàn)在只對(duì)尺度參數(shù)σ進(jìn)行估計(jì),所以可以通過輪廓似然函數(shù)法求其置信區(qū)間.
令η=(θ,σ,μ)Τ,根據(jù)(1)和(2)得η在定數(shù)截尾壽命試驗(yàn)下的似然函數(shù)為:

從而η的對(duì)數(shù)似然函數(shù)為:

(4)

(5)
要使lnL(xi,η)取得最大值,則σ的極大似然估計(jì)為:
(6)
θ的極大似然估計(jì)為:
(7)
由(4)式可以得到參數(shù)σ的輪廓似然函數(shù)為:

將(5)式代入lnpL(xi,η)中得到:

又因?yàn)閰?shù)σ的偏差度函數(shù)為:
將(6)和(7)代入上式得到:


所以,對(duì)于給定的α∈(0,1),構(gòu)造σ的置信區(qū)間:

(8)
2 兩總體形狀參數(shù)比θ2/θ1的置信區(qū)間
定理3設(shè)X1,X2,…,Xn1是來自總體Pareto(θ1,σ1,μ1)的樣本,Y1,Y2,…,Yn2來自總體Pareto(θ2,σ2,μ2)的樣本,兩個(gè)總體相互獨(dú)立.對(duì)它們做定數(shù)截尾壽命試驗(yàn)后,得到失效數(shù)據(jù)分別為:X(1)≤X(2)≤…≤X(r),Y(1)≤Y(2)≤…≤Y(r),其中θ1,σ1,θ2,σ2均未知.
分別令T=ln(X-μ1),Z=ln(Y-μ2),則:

證明令T=ln(X-μ1),Z=ln(Y-μ2),則fT(t;δ1,θ1)=θ1e-θ1(t-δ1),其中δ1=lnσ1;fY(y;δ2,θ2)=θ2e-θ2(t-δ2),其中δ2=lnσ2.根據(jù)定理1的證明,同理可得:



~F(2(r1-1),2(r2-1)).
因?yàn)镼2的分布F(2(r1-1),2(r2-1))是已知的,且此分布與θ1,θ2無關(guān).故將Q2作為樞軸量來構(gòu)造形狀參數(shù)比θ2/θ1的置信區(qū)間.因?yàn)闃休S量服從F分布,F(xiàn)分布的概率密度函數(shù)非對(duì)稱分布,利用分位數(shù)
構(gòu)造的傳統(tǒng)置信區(qū)間
就并非θ2/θ1的最短置信區(qū)間.其中

為了求θ2/θ1的最短置信區(qū)間,假設(shè)存在φ1,φ2滿足0<φ1<φ2,使得:
此時(shí)θ2/θ1的置信區(qū)間為:
這個(gè)區(qū)間的平均長度為:

當(dāng)r1=2時(shí),F(xiàn)(2(r1-1),2(r2-1))分布的第一自由度≤2,其密度函數(shù)為單調(diào)遞減,θ2/θ1的置信度為1-α的最短置信區(qū)間為:

成立,其中g(shù)2(x)為F(2(r1-1),2(r2-1))分布的概率密度函數(shù),那么
(9)
為θ2/θ1的最短置信區(qū)間.
3 算例分析
3.1 隨機(jī)模擬
利用Matlab軟件可以用隨機(jī)模擬的方法產(chǎn)生一個(gè)總體為X~Pareto(θ,σ,μ)的截尾樣本,具體步驟如下:
1)產(chǎn)生一個(gè)容量為n=30且服從均勻分布U(0,1)的獨(dú)立同分布樣本T1,T2,…,Tn;
2)當(dāng)σ=b時(shí),給定參數(shù)θ=a和μ=c,其中a,b,c均為不等于零的常數(shù).

3.2 單總體定數(shù)截尾下對(duì)比樞軸量法和輪廓似然函數(shù)法所求得σ的最優(yōu)置信區(qū)間
假設(shè)產(chǎn)品的壽命服從形狀參數(shù)為θ1=2.22、尺度參數(shù)為σ1=68和位置參數(shù)為μ1=10的pareto分布,現(xiàn)在從這批產(chǎn)品中隨機(jī)抽取n1個(gè)樣品進(jìn)行定數(shù)截尾壽命試驗(yàn).當(dāng)n1個(gè)樣品中出現(xiàn)第r1個(gè)失效時(shí),所得到的壽命數(shù)據(jù)(小時(shí))按照從小到大的順序排列如下:
當(dāng)r1=1時(shí),X1=79.1231;
當(dāng)r1=2時(shí),X1=79.1231,X2=81.2175;
當(dāng)r1=3時(shí),X1=79.1231,X2=81.2175,X3=82.2896;
…
當(dāng)r1=30時(shí),X1=79.1231,X2=81.2175,X3=82.2896,X4=82.8524,X5=83.4619,X6=84.0014,X7=88.7709,X8=95.0987,X9=97.0298,X10=101.7209,X11=107.1334,X12=116.7245,X13=119.8929,X14=119.9307,X15=123.4077,X16=135.4312,X17=138.7833,X18=148.0011,X19=150.4866,X20=155.3181,X21=169.4068,X22=207.0749,X23=214.668,X24=217.2301,X25=241.3268,X26=291.0766,X27=292.0871,X28=298.2338,X29=317.4058,X30=342.9619.
給定置信水平為1-α=0.95,以下通過算例分析給出尺度參數(shù)的最優(yōu)置信區(qū)間.具體算例結(jié)果如表1所示,其中置信區(qū)間1表示運(yùn)用樞軸量法求得的尺度參數(shù)σ1的最短置信區(qū)間;置信區(qū)間2表示運(yùn)用輪廓似然函數(shù)法求得的尺度參數(shù)σ1的置信區(qū)間;相對(duì)縮短比率ε%表示置信區(qū)間2的長度比置信區(qū)間1的長度相對(duì)縮短百分比.

表1 尺度參數(shù)的置信區(qū)間的精度分析
從表1中可以看出:對(duì)于定數(shù)截尾三參數(shù)pareto分布,當(dāng)2≤r≤7和r≥14時(shí),輪廓似然函數(shù)法所求得σ1的置信區(qū)間比樞軸量法求得的最短置信區(qū)間更優(yōu);當(dāng)8≤r≤13時(shí),樞軸量法所求得σ1的最短置信區(qū)間比輪廓似然函數(shù)法求得的置信區(qū)間更優(yōu).
3.3 兩總體定數(shù)截尾下形狀參數(shù)比θ2/θ1的最優(yōu)置信區(qū)間
在3.1的基礎(chǔ)上再進(jìn)行壽命試驗(yàn),假設(shè)產(chǎn)品的壽命服從形狀參數(shù)為θ2=4.20,尺度參數(shù)為σ2=128和位置參數(shù)為μ2=25的pareto分布,現(xiàn)在從這批產(chǎn)品中隨機(jī)抽取n2=30個(gè)產(chǎn)品進(jìn)行壽命試驗(yàn).當(dāng)n2個(gè)樣品中出現(xiàn)第r2個(gè)失效時(shí)所得到的壽命數(shù)據(jù)(小時(shí))按照從小到大的順序排列如下:
當(dāng)r2=1時(shí),X1=153.9897;
當(dāng)r2=2時(shí),X1=153.9897,X2=154.0728;
當(dāng)r2=3時(shí),X1=153.9897,X2=154.0728,X3=154.4488;
…
當(dāng)r2=30時(shí),X1=153.9897,X2=154.0728,X3=154.4488,X4=156.1522,X5=156.9200,X6=158.5244,X7=159.4624,X8=160.9591,X9=163.2322,X10=163.2730,X11=165.1679,X12=166.3306,X13=168.5161,X14=171.8702,X15=172.2997,X16=175.2410,X17=175.8502,X18=182.8402,X19=188.9387,X20=189.9235,X21=192.8554,X22=194.8000,X23=196.3208,X24=196.7846,X25=203.8605,X26=205.7937,X27=211.7149,X28=218.4335,X29=286.4805,X30=300.0382.
給定置信水平為1-α=0.95,以下通過算例分析給出兩總體形狀參數(shù)比的最優(yōu)置信區(qū)間.具體算例結(jié)果如下表所示:
因?yàn)?,?duì)于F(2(r1-1),2(r2-1))分布,當(dāng)?shù)谝蛔杂啥萺1≥3時(shí),其密度函數(shù)才為單峰非對(duì)稱.由于篇幅的問題,這里只考慮r1=3,4,5,6,7,11,r2=4,5,6,7,11時(shí),兩總體形狀參數(shù)比的置信區(qū)間.

表2 形狀參數(shù)比θ2/θ1置信區(qū)間的精度分析
從表2可以看出固定r1的取值時(shí),隨著r2的取值不斷增大,最短置信區(qū)間下邊界值不斷增大(φ1的取值不斷增大),最短置信區(qū)間上邊界值不斷減小(φ2的取值不斷減小),形狀參數(shù)比的置信區(qū)間的精度越來越高;同時(shí)還可以看出,兩種方法算得的置信區(qū)間的長度隨著r2的增大差異越來越小,縮小的速度也越來越慢.因此,在樣本容量較小時(shí),形狀參數(shù)比的最短置信區(qū)間即為最優(yōu)置信區(qū)間.
4 結(jié)論
利用“樞軸量”和“輪廓似然函數(shù)”兩種方法,求出了定數(shù)截尾場(chǎng)合下三參數(shù)pareto分布單總體尺度參數(shù)σ的置信區(qū)間,通過算例分析的結(jié)果,得到當(dāng)2≤r≤7和r≥14時(shí),輪廓似然函數(shù)法所求得σ的置信區(qū)間比樞軸量法求得的置信區(qū)間更短,所以此時(shí)用輪廓似然函數(shù)法求得的置信區(qū)間即為最優(yōu)置信區(qū)間;當(dāng)8≤r≤13時(shí),樞軸量法求得的置信區(qū)間長度更短,這時(shí)用樞軸量法求得的置信區(qū)間即為最優(yōu)置信區(qū)間.然后,根據(jù)樞軸量法得到了兩總體形狀參數(shù)比θ2/θ1的最優(yōu)置信區(qū)間,由于容易構(gòu)造形狀參數(shù)比θ2/θ1置信區(qū)間所需的樞軸量,且樞軸量所服從分布的密度函數(shù)曲線是單峰非對(duì)稱,在樣本容量較小時(shí),用最短置信區(qū)間作為目標(biāo)函數(shù)得到的置信區(qū)間比按傳統(tǒng)概率對(duì)稱方法求得的置信區(qū)間更優(yōu),參數(shù)估計(jì)精度也得到顯著提高.