指數分布
- 定時截尾樣本下廣義逆指數分布參數的Bayes估計
引言廣義逆指數分布是Abouammoh和Alshingiti于2009年將廣義指數分布和逆指數分布結合后提出的一種新的分布[1]，它是逆指數分布的推廣，在工程和技術科學中有廣泛的應用；且Krishna和Kumar（2013）[2]已經通過實例證明在多數情況下廣義逆指數分布比指數分布、逆指數分布、Weibull分布、伽瑪分布有更好的適用性。近幾年國內外很多學者開始研究這個分布的統(tǒng)計性質，文獻[3]在逐步Ⅱ型截尾樣本下證明了廣義逆指數分布形狀參數的最大似然估
統(tǒng)計與決策 2023年15期2023-08-23
- 基于下記錄值的逆指數分布模型的Bayes估計
)0 引言逆指數分布是可靠性試驗中一類重要的壽命分布,關于此分布的統(tǒng)計推斷問題受到諸多學者的關注。文獻[1]基于完全樣本,在復合LINEX損失下研究了逆指數分布模型參數的Bayes估計,通過蒙特卡洛模擬對估計的優(yōu)良性進行評估。文獻[2]在刻度平方誤差損失函數下討論了逆指數分布參數的Bayes估計,通過隨機模擬方法說明了刻度參數對Bayes估計的影響。文獻[3]選取參數的先驗分布為無信息先驗分布,分別在平方損失、LINEX損失及熵損失下研究了逆指數分布參數的
黑龍江科學 2023年12期2023-08-11
- EM算法對不完全數據下指數分布的參數估計
全信息數據下指數分布的參數估計問題。指數分布是一種常用的連續(xù)型壽命函數，被廣泛應用于檢測電子元件的使用壽命。文獻[1-3]探究了帶有缺失數據下指數分布的參數估計，這三篇文章從不同的數據類型，不同參數下的指數分布研究指數分布的參數估計；文獻[4-6]研究了左截斷右刪失下不同分布多變點模型的Bayes估計，這三篇文章主要研究指數分布的貝葉斯估計；文獻[7]主要研究了帶有不完全信息的不同分布下的變點模型，作者主要研究其他分布下的不完全數據的參數估計問題；文獻[8
科技風 2023年8期2023-04-03
- 排序集抽樣下定時截尾指數壽命數據的參數估計
在壽命試驗中指數分布是一種非常重要的分布[7],基于RSS方法的指數分布參數的估計問題,已有一些文獻進行了討論.Bhoj[8]提出用排序集樣本均值來估計指數分布參數,并證明了其估計效率高于簡單隨機樣本均值.Zheng等[9]討論了RSS下指數分布參數的極大似然估計(MLE),但是其似然方程沒有顯式解.Shadid等[10]給出了RSS下指數分布參數的修正最優(yōu)線性無偏估計,數值計算結果表明RSS方法的抽樣效率高于簡單隨機抽樣(SRS)方法.Chacko[11
河北大學學報（自然科學版） 2022年4期2022-08-31
- 正相關樣本下雙指數分布位置參數的經驗貝葉斯估計
分別討論了雙指數分布參數的EB檢驗和估計問題，但在相關樣本下對雙指數分布的參數EB估計問題沒有進行相關討論.在滲透理論、可靠性分析，以及某些多元分析等實際問題中，遇到的樣本多具有相關性，常見的有正相關(PA)、負相關(NA).因此,在樣本相關的情形下研究雙指數分布參數的EB估計問題是非常有意義的.本文基于“平方損失”PA樣本討論雙指數分布族數的EB估計，并構造一個漸近最優(yōu)EB估計函數，在一定條件下獲得的EB估計為漸近最優(yōu)性，且收斂速度的階為O(n-(rs-
湖州師范學院學報 2021年10期2021-12-24
- NA樣本下雙指數分布位置參數的經驗Bayes估計①
分別討論了雙指數分布參數的EB檢驗和估計問題,但是在相關樣本下雙指數分布的參數EB估計問題,據我所知,文中還沒有出現(xiàn),在滲透理論,可靠性分析,以及在某些多元分析等實際問題中,遇到的樣本多具有相關性,常見有正相關(PA),負相關(NA).因而,在樣本相關的情形下研究雙指數分布參數的EB估計問題是非常有意義的.在“平方損失”NA樣本下討論了雙指數分布族數的EB估計,構造一漸近最優(yōu)EB估計函數,在一定條件下,獲得EB估計是漸近最優(yōu)性且收斂速度的階為O(n-(rs
佳木斯大學學報（自然科學版） 2021年5期2021-11-02
- 基于Rényi熵的q-指數分布及其可靠性分析應用
場景中，雖然指數分布模型已被較廣泛地用于建立系統(tǒng)壽命模型[1]，但由于指數分布的風險函數是恒定的，因此直接將指數分布用于描述系統(tǒng)壽命，存在無法描述損傷過程和無法準確反映故障累積效果的問題，最典型的例子是將指數分布簡單應用于描述人類死亡率和電子設備生命周期，效果不夠理想。對這類過程，通常需要采用具備浴盆特征的風險函數所對應的壽命分布來準確描述。韋伯分布作為指數分布的概括，以及它的帶有浴盆型風險函數的擴展得到了重視，并被廣泛應用于許多領域[2-4]。目前關于指
電子科技大學學報 2021年4期2021-08-04
- 無失效數據場合指數分布可靠度Bayes估計的改進
從參數為λ的指數分布exp(λ),對應分布函數為隨機抽取S個樣品，分為m組，分別進行定時截尾試驗，對應截尾時間為ti(i=2,3,…,m),試驗樣品數分別為ni,所有樣品在試驗結束之前無一失效.由此，得到一組無失效數據(ti,ni).綜上，模型可做以下假設：1)當t0=0時，產品的失效概率p0=P(T≤0)=F(0)=0；3)0=t0ti)為t=ti時的可靠度，則有0=p0文獻[8]中，取p2先驗分布的核為(1-p2)2,利用指數分布的無記憶性和凸性得到R
內江師范學院學報 2021年6期2021-07-07
- 隨機觀察時間對偶風險模型中的期望折現(xiàn)罰函數
付,當收益為指數分布或混合指數分布時得到了明確的計算公式,并證明了在對偶模型中,最優(yōu)紅利界獨立于初始資本.[2]考慮了擴散干擾對偶模型,分析了紅利界的最優(yōu)問題.[3]將經典對偶風險模型推廣到廣義Erlang(n)對偶模型,得到了破產時間的明確表達式.[4]研究了帶利率的復合資產模型,得到了生存概率與破產概率的積分-微分方程.[5]討論了負風險和的更新風險模型的破產概率.考慮對偶風險模型其中u>0為初始資本,c>0表示單位時間的消費支出,{S(t):t≥0}
高校應用數學學報A輯 2020年4期2020-12-15
- 基于Edgeworth展開指數分布平均壽命比率的統(tǒng)計推斷
產品壽命服從指數分布無替換定數截尾壽命試驗的場合下，基于Edgeworth和Cornish-Fisher展開方法，得到了兩獨立總體平均壽命比率的精確漸近分布函數及置信區(qū)間。經分析，所得的置信區(qū)間不僅適用于大樣本情況，而且對小樣本的估計效果尤為良好。摘要：指數分布;Edgeworth展開;平均壽命比率產品質量是企業(yè)發(fā)展的關鍵因素之一，而產品壽命又是產品質量的一個重要評價指標。在企業(yè)生產的創(chuàng)新升級中，人們往往需要通過檢驗產品的壽命是否發(fā)生改變來判斷生產改造的效
數碼世界 2020年8期2020-09-06
- 關于區(qū)間刪失的失效時間數據處理方法的分析
在總體分布為指數分布、等長區(qū)間刪失的情況下，對比分析了三種確定失效時間的方法。利用極大似然估計，通過MATLAB編程實現(xiàn)算法，得到關于總體的分布參數的點估計值和區(qū)間估計值，在文中定義的衡量準則下，給出了實際應用中選取適合方法的依據。關鍵詞：區(qū)間刪失? 指數分布? 參數估計? 區(qū)間估計中圖分類號：TB114.3? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-098X
科技創(chuàng)新導報 2020年17期2020-08-15
- 兩個獨立部件并聯(lián)系統(tǒng)的隨機序性質
1)0 引言指數分布的無記憶性和良好的數學結構，使得它在產品的可靠性分析、運籌學等領域中被廣泛使用，如文獻[1]對指數分布的性質和應用進行了較系統(tǒng)的研究。同時，由于成比例故障率(proportional hazard rate,PHR)模型可化為指數分布模型來研究，韋布爾分布模型是PHR模型的特殊情形，從而PHR模型和韋布爾分布模型的應用及研究也受到學者們越來越多的關注，如文獻[2-3]在部件壽命服從PHR模型或韋布爾分布模型的前提下，討論了并聯(lián)系統(tǒng)的隨機
集美大學學報（自然科學版） 2020年1期2020-03-10
- 指數分布的現(xiàn)實意義
把概率論中的指數分布在現(xiàn)實中的意義更好的提高學生在概率論學習過程中對于各種概率分布的理解和應用。關鍵詞：1：分布函數 2：指數分布：3：現(xiàn)實意義1.1引言近期來一直在上概率論與數理統(tǒng)計這門課，也遇到了很多校內外督導的聽課，其中除去一小部分的專業(yè)類的老師外大部分人對于概率論的印象始終停留在古典概型和有大數定理這個名詞而已。概率論是一門非常貼合實際來源于現(xiàn)實又回歸現(xiàn)實的課程可是很多人都覺得它太枯燥，不值得花時間和精力去學習。所以我希望通過指數分布的現(xiàn)實意義讓我
青年生活 2019年21期2019-10-21
- 空空導彈壽命消耗問題研究
消耗近似服從指數分布，進而計算出每型空空導彈的年度壽命消耗值。關鍵詞：導彈壽命;起落架次;掛飛;指數分布;MATLAB1.引言空空導彈隨戰(zhàn)機掛飛共同飛行的時間以及隨戰(zhàn)機起降的次數是衡量其工作壽命消耗兩個指標。通過研究分析年度空空導彈隨戰(zhàn)機掛飛通電時間和它隨戰(zhàn)機起落的架次數，可以掌握空空導彈在這一年的時間里因送交外場值班產生的工作壽命消耗情況，結合空空導彈的壽命指標，可以有效地預測空空導彈的使用年限。借助這一數據，可以為部隊制定更為有效的空空導彈動用計劃[1
錦繡·上旬刊 2019年9期2019-10-21
- 基于MGF研究指數分布與其他分布之間的關系
8）一、引言指數分布是概率論與數理統(tǒng)計[2]中非常重要的一種分布類型，是分析和解決統(tǒng)計學問題中常用的工具之一,在概率論與數理統(tǒng)計研究中具有非常重要的實際應用價值。近些年來，很多學者基于MGF深入研究統(tǒng)計學、代數學以及其他學科，并取得了很多顯著的成果[3][4][5].本文主要基于MGF的定義及性質研究指數分布與其他幾種分布之間的內在聯(lián)系，旨在進一步介紹概率論中幾種特殊的分布，幫助學生在課堂之余豐富概率知識，并了解概率論的博大精深。首先給出MGF的定義及一些
綏化學院學報 2018年11期2018-11-23
- 混合指數分布的矩估計
1 引言混合指數分布是壽命分析中的重要統(tǒng)計模型.混合指數分布模型，廣泛應用于生存分析、生物醫(yī)學統(tǒng)計、故障診斷、金融、可靠性分析等領域，受到統(tǒng)計學家和實際工作者的廣泛研究.關于混合指數模型國內外已有很多研究，如Mc-Clean針對分組數據的混合指數分布的參數進行估計.Jones等研究了截尾數據下混合指數分布的貝葉斯估計.朱利平等基于EM算法討論了完全數據和截尾數據下混合指數模型的參數估計.趙亞林對單參數混合指數分布的參數估計方法進行了相關探討.田玉柱等基于E
赤峰學院學報·自然科學版 2018年9期2018-10-18
- 基于EM算法的Marshall-Olkin二元指數分布的參數估計
0 引言多元指數分布在工業(yè)技術上有重要的應用，基于不同的系統(tǒng)可靠性可以導出不同的多元指數分布形式。在眾多形式中，Marshall-Olkin多元指數分布[1]是一類唯一保持“無記憶性”特征的分布，其中二元隨機變量結構更是被廣泛關注。Marshall-Olkin二元指數分布是既不被計數測度控制，又不被Lebesgue測度控制的分布[2]，并且與一元指數分布不同，Marshall-Olkin二元指數分布不屬于指數族，其概率密度函數具有奇異部分，標準的參數估計方
統(tǒng)計與決策 2018年16期2018-09-21
- 一種基于指數分布的飛行可靠性評定方法
，提出了基于指數分布的飛行可靠性評定方法，經對比分析，該方法符合工程實際情況，評估結果更為可信?！娟P鍵詞】指數分布；可靠性；評定方法中圖分類號： U672 文獻標識碼： A 文章編號： 2095-2457（2018）08-0134-002A Flight reliability Evaluation method based on exponential distributionPAN Dian-sheng LIU Zong-ang（Unit 91550，
科技視界 2018年8期2018-06-08
- 指數和高斯隨機粗糙表面光散射特性數值研究?
糙表面，而對指數分布隨機粗糙表面的散射特性研究較少，指數分布隨機粗糙表面適用于描述具有尖峰的不規(guī)則表面，通過對指數分布隨機粗糙表面的光散射性質的研究，可以幫助我們了解這類表面的光學性質。因此本文生成采用線性濾波法分別生成高斯分布和指數分布的隨機粗糙表面，采用矩量法數值計算兩類隨機表面的平均差分散射系數，對比兩類表面的光散射特性。2 隨機粗糙表面一般可認為隨機粗糙表面高度可由許多不同頻率的諧波疊加而成，因此可采用線性濾波法來生成隨機粗糙面：先進行頻域濾波，然
計算機與數字工程 2018年4期2018-04-26
- 伽瑪概率分布性質研究
伽瑪分布與指數分布例1[1]：電子產品失效往往是因為外界的沖擊所引起，如果在(0,t)內發(fā)生的沖擊次數N(t)服從參數為λt的泊松分布，則第n次沖擊來到的時間Sn服從Γ(n,λ).證明：因為事件“第n次沖擊來到的時間Sn小于等于t”等價于事件“(0,t)內發(fā)生沖擊的次數N(t)大于等于n”，即{Sn≤t}={N(t)≥n}以(1,λ)為參數的Γ-分布，就是以λ為參數的指數分布，又在泊松過程中，等待n個“事件”發(fā)生所需的時間就服從參數為(n,λ)的Γ-分布
棗莊學院學報 2018年2期2018-03-08
- 銀行服務系統(tǒng)實證分析
布、服務服從指數分布，并計算出系統(tǒng)的服務強度，根據情況對銀行服務系統(tǒng)給出合理的建議。關鍵詞：銀行服務系統(tǒng)；假設檢驗；泊松分布；指數分布中圖分類號：F27 文獻標識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.01.0271 引言在如今國民經濟和金融市場高速發(fā)展的今天，人民的生活水平日漸提高，銀行的使用率也大幅提升。但是，與之緊密相關的銀行營業(yè)廳卻往往是人滿為患。吳國平等人指出只有通過設置、合理采用排隊服務系統(tǒng)，真正減少顧客等待
現(xiàn)代商貿工業(yè) 2018年1期2018-01-15
- 指數抽樣分布定理及三個期望之極小方差無偏估計的有效性比較
理.首先導出指數分布樣本最大值與樣本最小值之差的分布,并證明了樣本最大值與樣本最小值之差和樣本最小值相互獨立;然后導出指數分布樣本最大值與樣本均值之差的分布,并證明了樣本最大值與樣本均值之差和樣本最小值相互獨立.從而構造出三個期望之極小方差無偏估計,基于樣本均值與樣本最小值之差和樣本最小值構造出的期望之極小方差無偏估計,恰好是期望之一致最小方差無偏估計;文末,在小樣本情景下,對上述三個期望之極小方差無偏估計作了有效性比較.指數抽樣分布定理;樣本最大值;差;
純粹數學與應用數學 2017年6期2017-12-28
- 廣義逆指數分布元件的可靠性分析?
21）廣義逆指數分布元件的可靠性分析?邢務強（西安郵電大學，西安 710121）在II型混合截尾樣本下，得到了廣義逆指數分布未知參數的最大似然估計。利用最大似然估計的漸近正態(tài)性構造了參數的漸近置信區(qū)間，運用Lindley’s逼近方法和Tierney&Kadane’s逼近方法計算出了參數的Bayes估計。最后，運用Monte-Carlo方法對上述估計方法結果作了模擬比較。廣義指數分布，最大似然估計，Bayes估計，II型混合截尾0 引言單參數指數分布是應用最
火力與指揮控制 2017年7期2017-08-28
- 特征函數在概率論及數理統(tǒng)計中的簡單應用
數 獨立性 指數分布 卡方分布1特征函數的定義設是一個隨機變量，稱， 為的特征函數。因為，所以總是存在的，即任一隨機變量的特征函數總是存在的。特征函數只依賴于隨機變量的分布，分布相同則特征函數也相同，所以常稱為某分布的特征函數。2特征函數的應用2.1指數分布的數學期望和方差已知隨機變量服從參數的指數分布，隨機變量的特征函數，，由此可得 ， 。用特征函數求指數分布的數學期望和方差， 要比從定義計算反常積分簡便不少。2.2 利用特征函數方法證明泊松定理證：設隨
科教導刊·電子版 2017年12期2017-06-19
- 雙參數指數分布的興趣參數的廣義置信區(qū)間
00)雙參數指數分布的興趣參數的廣義置信區(qū)間袁守成(普洱學院 數學與統(tǒng)計學院，云南 普洱665000)研究了雙參數指數分布的分位數和可靠度函數的廣義置信區(qū)間問題.首先利用廣義樞軸量給出2個興趣參數的廣義置信區(qū)間，并證明了在頻率意義下2個興趣參數的廣義置信區(qū)間具有實際的置信水平，最后通過實例對上述方法進行了數值模擬，結果驗證了該方法的有效性.雙參數指數分布； 廣義置信區(qū)間； 廣義樞軸量； Fiducial模型雙參數指數分布是一類應用非常廣泛的分布，常常用于產
海南大學學報（自然科學版） 2017年1期2017-04-25
- 指數分布抽樣基本定理及在指數分布參數統(tǒng)計推斷中的應用
5211)?指數分布抽樣基本定理及在指數分布參數統(tǒng)計推斷中的應用李國安(寧波大學理學院，浙江寧波315211)發(fā)現(xiàn)指數分布抽樣基本定理，應用到指數分布參數的統(tǒng)計推斷中，得到了指數分布參數的一致最小方差無偏估計；并且得到了單總體指數分布參數的置信區(qū)間及聯(lián)合置信區(qū)間，以及雙總體指數分布參數比值及差的置信區(qū)間.指數分布抽樣基本定理； 統(tǒng)計推斷； 一致最小方差無偏估計； 置信區(qū)間； 聯(lián)合置信區(qū)間1 引 言正態(tài)分布抽樣基本定理在一般的數理統(tǒng)計教材[1，2]中都會提到
大學數學 2016年5期2016-12-19
- FGM相依結構下隨機變量關于最值的次指數性
相依結構；次指數分布；最小值；最大值近年來，有關重尾分布的性質及其在風險管理中的應用研究受到廣泛的關注。統(tǒng)計學、排隊論等諸多領域次指數分布[1]作為一類重要的重尾分布，不僅有非常重要的理論意義，還有迫切的實際應用價值。對于次指數分布來說，常見的有Weibull分布以及Lognormal分布，其中Weibull分布是可靠性分析及壽命檢驗的理論基礎，Lognormal分布常為股票投資者分析判斷市場行情并做出預測提供重要依據。關于次指數分布在運算下關于次指數族的
安慶師范大學學報(自然科學版) 2016年3期2016-11-01
- 廣義指數分布順序統(tǒng)計量的分布性質
017）廣義指數分布順序統(tǒng)計量的分布性質李娟，范梓淼，周菊玲*（新疆師范大學 數學科學學院，新疆 烏魯木齊 830017）文章在總體服從廣義指數分布時，抽取樣本X1，X2…，Xn，設X（1），X（2），…，X（n）為其順序統(tǒng)計量，研究了（X（1），X（2），…，X（n））的聯(lián)合概率密度函數；X（1）和X（n）的密度函數。進而得到了X（1）和X（n）的數學期望和方差，證明X（1），X（2）-X（1），…，X（n）-X（n-1）不獨立且不同分布。廣義指數分布；
新疆師范大學學報(自然科學版) 2016年3期2016-10-24
- 利用半離散型隨機變量分析指數分布
隨機變量分析指數分布張東（湖北警官學院 公共基礎課教學部，湖北 武漢 430034）離散與連續(xù)的關系是對立而又統(tǒng)一的，打破它們之間的界限，靈活地運用離散和連續(xù)之間的轉換可以幫助更好地分析和理解數學問題．以概率論中指數分布為例，構造了一個特殊的半離散型概率模型，從而使抽象的問題變得比較直觀，更容易理解．連續(xù)隨機變量；半離散型概率模型；指數分布在數學發(fā)展中，離散和連續(xù)是相互對立又相輔相成的[1-2]，人們常利用離散和連續(xù)的相互轉換來簡化和解決相關問題[3]．在
高師理科學刊 2016年1期2016-10-13
- 基于指數分布的隨機性平面曲線可視化研究
8000基于指數分布的隨機性平面曲線可視化研究盧 彪 佛山科學技術學院數控技術研究室，廣東佛山 528000指數分布常被用來描述世界上實體的壽命，從廣義上講，也可以用來描述能量的耗散。本文采用AutoCAD.NET的二次開發(fā)技術把二維平面點的可視化問題從非隨機點擴展到隨機點，并使用指數分布嘗試模擬質點運動軌跡中受到某場的作用而產生能量的耗散。指數分布；二維隨機平面點；可視化；AutoCAD.NET在以往的曲線的可視化的研究方面，大多數都集中在確定性的，隨機
科技傳播 2016年15期2016-09-02
- 一類并聯(lián)負載共享系統(tǒng)可靠性的研究*
元件壽命服從指數分布時系統(tǒng)在不同特殊情形下剩余壽命的性質。關鍵詞：可靠性；負載共享；虛擬年齡；指數分布DOI10.3969/j.issn.1672-6375.2016.03.0050 引言可靠性是復雜系統(tǒng)重要的質量指標，電子工程鄰域常采用冗余技術提高系統(tǒng)的可靠性能［1］。一般在分析系統(tǒng)可靠性時，均假定系統(tǒng)中已失效元件對其他剩余工作元件的性能沒有影響，即元件的失效率不受其工作環(huán)境的影響。但實際中，這種假定并不合理，即系統(tǒng)中元件的相繼失效可使其他存活元件的失效
甘肅科技縱橫 2016年3期2016-08-27
- 某型空空導彈電子部件加速貯存壽命試驗方法研究
;試驗方法;指數分布;阿倫尼斯模型0引言空空導彈的貯存壽命是設計時根據工程實際預估的可靠性定量指標，到壽即意味著導彈性能的下降、可靠性的降低、戰(zhàn)斗力的減弱。但導彈的日歷壽命到壽時其大部分組成部件并未或遠未到壽，可能僅有個別零部件失效或性能降低?？湛諏検情L期貯存、一次使用的產品，為了保證高的可靠性，貯存壽命指標一般有一定的余量。因此，空空導彈到壽時，實際仍有一段“剩余的”可靠的貯存壽命。到壽的空空導彈如果立即全部報廢，將是巨大的浪費。產品戰(zhàn)技指標仍滿足作戰(zhàn)
航空兵器 2016年1期2016-06-21
- 不等定時截尾試驗指數分布情形下的可靠性評定
定時截尾試驗指數分布情形下的可靠性評定賈祥1, 王小林2, 郭波1(1.國防科技大學信息系統(tǒng)與管理學院, 湖南 長沙 410073;2. 78020部隊, 云南 昆明 655000)摘要：針對產品的可靠性評估問題,一般需要統(tǒng)計分析壽命試驗中收集到的試驗數據。假如所有試驗樣品都在不同時刻終止試驗,這種方式就是不等定時截尾壽命試驗。針對不等定時截尾數據,現(xiàn)有方法大多只能得到參數的點估計,缺乏針對參數置信區(qū)間的估計方法。針對這一問題,在指數分布下,根據樣本空間排
系統(tǒng)工程與電子技術 2016年6期2016-06-21
- 公路橋梁車輛行駛間距研究*
行駛間距服從指數分布的性質，并利用動態(tài)稱重系統(tǒng)實測的大量自然行駛的車輛間距對其進行了驗證，認為該性質可用于橋梁的交通量適應性評價.將實測車輛以時間間隔3 s為界劃分為一般運行狀態(tài)和密集運行狀態(tài)，對比分析了其時間間隔和行駛間距的統(tǒng)計結果與我國規(guī)范修訂時的調查統(tǒng)計結果的差異，認為以3 s為界的時間間隔不能完全劃分車輛的運行狀態(tài)，應以車輛的行駛間距進行劃分.對比實測自然行駛車輛行駛間距的概率分布特征和一般運行狀態(tài)下車輛行駛間距的理論概率分布特征發(fā)現(xiàn)：行駛間距小于
華南理工大學學報（自然科學版） 2016年3期2016-06-17
- 指數分布I型截尾簡單步進應力下帶隨機移走的優(yōu)化設計
在壽命分布為指數分布下，對I型截尾帶有隨機移走的試驗施加簡單步進應力，采用最大似然估計對不同應力的參數進行估計，以應力變化時間點為優(yōu)化變量，正常應力下壽命參數估計的漸近方差最小為優(yōu)化目標，找到最優(yōu)的應力變化點。最后，以一模擬數據建模進行數據分析?！娟P鍵詞】加速壽命；指數分布；I型截尾；隨機移走；簡單步進；漸近方差1、前言隨著科技的進步，產品的壽命有了極大提高，傳統(tǒng)壽命試驗顯得力不從心，在此背景下，加速壽命試驗應運而生，并且越來越受到人們的關注。國內外許多學
科技與企業(yè) 2016年2期2016-05-30
- 泊松分布與指數分布之間的關系及簡單應用
泊松分布、指數分布是概率論中較常見的分布，在實際生活中有著廣泛的應用.本文結合實例給出了它們之間的關系.關鍵詞： 泊松分布 指數分布 時間間隔1.兩種分布的定義1.1泊松分布泊松分布、指數分布可以從同一個隨機過程的不同角度來描述，兩種分布的結合在實際生活中有著廣泛的應用.參考文獻：[1]李子強.概率論與數理統(tǒng)計教程.科學出版社，2012：53-54.[2]龔光魯.概率論與數理統(tǒng)計.清華大學出版社，2007：103-104.
考試周刊 2016年18期2016-04-14
- 基于零失效數據的指數分布可靠性綜合評估*
零失效數據的指數分布可靠性綜合評估*于錄曲寶忠(92941部隊葫蘆島125000)摘要武備可靠性試驗鑒定中,有時會出現(xiàn)零失效數據的情形,直接應用零失效數據檢驗、評估指數產品可靠性,可能會造成評估結果“冒進”。針對這個現(xiàn)象,提出引進失效信息,綜合加權處理,評定產品的可靠性。并通過實例,驗證了引進失效信息綜合加權評定零失效數據的指數型產品可靠性,評定結果客觀、科學,易于被雙方共同接受。關鍵詞零失效; 指數分布; 可靠性; 失效信息; 評估Comprehensi
艦船電子工程 2016年2期2016-03-15
- 二元Weinman型指數分布隨機變量之和、差、積、商及比率的分布
inman型指數分布隨機變量之和、差、積、商及比率的分布李國安(寧波大學理學院，浙江寧波315211)[摘要]出于水文科學應用的需要，本文導出了二元Weinman型指數分布隨機變量之和、差、及比率的精確分布；計算了二元Weinman型指數分布隨機變量之積、及商的精確分布，所得結果可應用于水文科學的教學和研究之中.[關鍵詞]二元Weinman型指數分布； 和； 積； 比率； 水文科學1引言Weinman[1]于1966年引入了如下的二元指數分布它是所有不獨立
大學數學 2015年5期2016-01-28
- 指數分布參數的E-Bayes方法
55049)指數分布參數的E-Bayes方法李億民(山東理工大學理學院， 山東淄博255049)摘要：基于指數分布定時截尾壽命試驗，給出了失效率λ的E-Bayes估計.研究了在超參數取不同密度函數時λ的E-Bayes估計之間的關系和收斂速度以及估計量關于超參數的穩(wěn)健性，并通過實例，給出了不同超參數下失效率λ和可靠度R(t)的計算結果．關鍵詞：指數分布；先驗分布；超參數；失效率；E-Bayes估計對于指數分布的定數截尾壽命試驗，已經有了比較成熟的處理方法[1
山東理工大學學報（自然科學版） 2015年2期2016-01-05
- 差分與極差的分布函數
合均勻分布和指數分布，給出了均勻分布和指數分布下，差分與極差的分布函數。關鍵詞：差分；極差；分布函數；均勻分布；指數分布收稿日期:2014-11-20基金項目:四川民族學院科研項目(XYZB14004)作者簡介:文小波(1986-),男,四川綿陽人,助教,碩士,主要從事Bayes統(tǒng)計方面研究。中圖分類號：O212.1文獻標志碼：A1差分的概念在統(tǒng)計學中，樣本來自于總體，樣本中含有總體的信息，但所含信息比較分散，為了較好的利用樣本中所含的總體信息，需要利用樣
長春大學學報 2015年2期2015-12-26
- 在分組數據情形下對廣義指數分布的參數估計
情形下對廣義指數分布的參數估計張 莉(西華師范大學數學與信息學院,四川 南充 637009)由于種種原因，人們無法隨時跟蹤所有產品，獲悉其精確失效時刻．于是，在預先設定的時刻，對試驗產品進行定時觀察，就能獲得部分產品的失效信息，這樣得到的失效數據即分組數據．本文應用TFR模型，討論了當失效數據為分組數據時，廣義指數分布在多步步加試驗下的參數估計，并通過數據模擬說明了方法的有效性．廣義指數分布；TFR模型；多步步加試驗；分組數據廣義指數分布于1999年被Gu
西華師范大學學報（自然科學版） 2015年1期2015-03-14
- 廣義指數分布在步加試驗中的參數估計
000）廣義指數分布在步加試驗中的參數估計張莉 （西華師范大學數學與信息學院，四川南充637000）加速壽命試驗中的步加試驗，可有效地提高產品質量，且操作簡單.基于Nelson模型，討論廣義指數分布在步加試驗中的參數估計問題，利用EM算法給出了參數估計的顯性表達式，通過數據模擬說明了估計方法的有效性和可行性.廣義指數分布；分組數據；步加試驗；Nelson模型Zhang L.Parameter Estimation ofGeneralized Exponen
宜賓學院學報 2015年6期2015-01-01
- 廣義指數分布在TFR模型中的參數估計
000）廣義指數分布在TFR模型中的參數估計張莉（西華師范大學數學與信息學院，四川南充637000）廣義指數分布是應用非常廣泛的一種分布，近年對該分布的討論主要是常規(guī)壽命試驗數據的統(tǒng)計分析方法，研究重點是參數的點估計.但基于不完全樣本、應用TFR模型、探討廣義指數分布在步加試驗中的參數估計的文獻卻很少見.對此，利用EM算法給出了參數估計的顯性表達式，并通過數據模擬說明了估計方法的可行性.廣義指數分布；TFR模型；簡單步加試驗；EM算法廣義指數分布是應用非常
宜賓學院學報 2014年12期2014-07-20
- 區(qū)域導航技術下的平行航路側向重疊概率的研究
其次，利用雙指數分布和分離的雙指數分布對區(qū)域導航技術下的平行航路側向重疊概率進行了計算；最后，通過仿真比較來確定最適合區(qū)域導航下的平行航路側向重疊概率的計算方法。結果表明，用分離的雙指數分布描述大偏航密度函數所得的側向重疊概率更接近于實際情況。區(qū)域導航；側向重疊概率；分離的雙指數分布；平行航路基于性能導航（PBN）為代表的空管新技術，是建設新一代國家航空運輸系統(tǒng)的核心技術之一，可以有效提高飛行安全水平，增大空域容量，保障航空運行正常。目前，我國民航在大力推
實驗科學與技術 2014年5期2014-06-05
- 定時截尾情形下指數分布參數的估計
[1-5].指數分布是可靠性壽命試驗中的基本分布之一.關于指數分布總體的統(tǒng)計推斷問題,無論是完全數據還是缺失數據,一直都吸引著統(tǒng)計工作者對其進行研究[6-10].文獻[6] 給出了部分缺失數據情形下指數分布總體的參數估計和檢驗;文獻[7] 給出了指數分布總體在定時截尾和數據缺失場合下參數極大似然估計;文獻[8]給出了定數截尾缺失數據場合指數分布參數Bayes估計.本文對于定時截尾情形指數總體的參數極大似然估計及其性質做了進一步的討論,給出了指數總體參數的極
吉林師范大學學報（自然科學版） 2014年2期2014-01-15
- 定時截尾情形下指數分布參數的估計
時截尾情形下指數分布參數的估計劉銀萍，張雨嫡，秦 青(吉林師范大學 數學學院,吉林 四平 136000)本文討論了定時截尾情形下指數分布參數的極大似然估計問題，證明了估計的強相合性和漸近正態(tài)性,給出了估計的進一步的漸近性質.其結果對于其它的總體分布的參數估計具有普遍的現(xiàn)實意義．定時截尾;極大似然估計；極限分布指數分布是可靠性壽命試驗中的基本分布之一.關于指數分布總體的統(tǒng)計推斷問題,無論是完全數據還是缺失數據,一直都吸引著統(tǒng)計工作者對其進行廣泛的研究[1-2
吉林師范大學學報（自然科學版） 2014年3期2014-01-06
- 索賠額服從混合指數分布的破產概率及其漸近估計
賠額服從混合指數分布的破產概率及其漸近估計許璐1，趙聞達2，余茜茜1（1.江漢大學 數學與計算機科學學院，湖北 武漢 430056；2.明尼蘇達大學雙城分校 數學系，美國 明尼蘇達州 55414）運用古典概率論的有關知識，針對個體索賠額服從混合指數分布的破產概率問題，通過建立合適的數學模型導出了它的最終破產概率的顯式表達式，并得到了它的漸近估計. 所得結果包含了現(xiàn)有文獻的相關結論.混合指數分布；最終破產概率；漸近估計；顯式解文獻[1-2]利用計算機技術對一
五邑大學學報（自然科學版） 2013年1期2013-07-16
- 加權p，q對稱熵損失下一類指數分布族的Bayes估計
熵損失下一類指數分布族的Bayes估計王蘭（中國礦業(yè)大學理學院，江蘇徐州 221116）在一種新的加權p，q對稱熵損失函數下，研究了一類指數分布族參數的Bayes估計及其可容許性，得到了可靠度的Bayes估計的一般形式與精確形式，并討論了一類形如cT+d的Bayes估計的可容許性.加權p，q對稱熵損失函數；Bayes估計；可容許性1 引言在現(xiàn)代生產、生活中越來越多的產品要求可靠性指標，為此我們需要對產品進行可靠性測試.然而指數分布在排隊論和可靠性理論中有著
常熟理工學院學報 2013年4期2013-03-17
- 指數分布具有耐抗性質的參數估計①
36000)指數分布是壽命試驗和可靠性理論中最常用的分布，相關的統(tǒng)計推斷理論也一直是統(tǒng)計學家關心的問題(參見文獻［1 ～3］). 以往文獻中得到的關于指數分布參數的估計量對于數據的局部不良行為反應比較敏感，也就是說不具有耐抗性. 具有耐抗性的統(tǒng)計量，當部分數據改變，即使這一部分數據與原來的數據差別很大，結果也不會有太大的改變.耐抗方法重視數據的主體部分，而不重視數據當中的離群值. 分位數是耐抗統(tǒng)計量，但樣本均值和樣本方差卻都不是. 眾所周知，再好的數據也難
佳木斯大學學報（自然科學版） 2013年3期2013-02-02
- 指數分布與幾何分布的條件可加性
55000）指數分布與幾何分布的條件可加性何朝兵（安陽師范學院數學與統(tǒng)計學院，河南安陽 455000）首先證明了獨立指數分布隨機變量之和的一個條件分布是指數分布，然后證明了獨立幾何分布隨機變量的一個線性組合的一個條件分布是幾何分布.指數分布;幾何分布;相互獨立;條件分布;可加性指數分布不但在電子元器件方面得到了普遍使用，而且可靠性工程和排隊論的豐富實踐又使人們加深了對指數分布性質的認識.幾何分布已經應用于越來越多的領域，特別是在信息工程、電子工程、控制論以
海南大學學報（自然科學版） 2012年1期2012-12-23
- 幾何分布的幾個性質
，有的性質與指數分布相對應的性質有區(qū)別但又相似.幾何分布；順序統(tǒng)計量；性質；指數分布性幾何分布已經應用到越來越多的領域中，特別是在信息工程，電子工程，控制論以及經濟學等領域中都占有極其重要的地位.Ferguson[1]在1067年首次提出用順序統(tǒng)計量來刻劃幾何分布的特征，文獻[2-11]對此又作了進一步的分析研究.指數分布在可靠性統(tǒng)計推斷中有著十分重要的地位，具有許多重要性質[12-15].雖然幾何分布和指數分布都具有“無記憶性”，但由于它們的個性差異，導
海南師范大學學報（自然科學版） 2012年1期2012-12-07
- 獨立指數分布卷積的矩的計算
029）獨立指數分布卷積的矩的計算丁 勇（南京醫(yī)科大學數學教研室，南京 210029）求和；指數分布；矩1 引 言矩是隨機變量的重要數字特征.對于隨機變量X，若E（Xr）存在，則稱它為X的r階原點矩；若E（［X－E（X）］r）存在，則稱它為X的r階中心矩.一階原點矩即為數學期望，二階中心矩即為方差，而偏度與峰度則與三階、四階矩有關［1］，利用各階矩可對隨機變量分布的參數進行估計.近年來，高階矩在其它領域的應用日益廣泛［2－6］.高階矩計算量大，找到簡便計算
大學數學 2012年4期2012-11-02
- k階Erlang分布的Pearson-χ2距離
間分布，它與指數分布有密切的關系。若X1，X2，…，Xk是一列獨立的隨機變量，且都服從指數分布E(μ)，則隨機變量T=X1+X2+…+Xk具有概率密度:稱T服從參數為μ的k階Erlang分布。文獻［5］中給出了兩個指數分布之間的Pearson-χ2最大距離。本文著重討論兩個k階Erlang分布的Pearson-χ2距離和Pearson-χ2最大距離，并與兩個指數分布之間的Pearson-χ2距離進行比較。1 相關定義及引理定義1 設隨機變量X、Y分別具有密
淮陰工學院學報 2012年3期2012-06-08
- 串聯(lián)系統(tǒng)的備件配置方法
串聯(lián)系統(tǒng)，除指數分布外，其它幾種典型分布如威布爾分布、正態(tài)分布等的備件預測模型較為復雜，導致在部件數目較多的情況下，模型的建立與求解過程都比較復雜，求解困難。為方便計算，經典的方法是在任務時間小于部件平均壽命時，假設每個部件任務期間最多只發(fā)生一次或兩次故障，然后采用狀態(tài)枚舉和概率統(tǒng)計的方法推導得出備件需求量的解析表達式，從而得到近似的結果[1，4]，雖然結果與實際較為接近，但不能進行全壽命的備件預測，具有很大的局限性。針對不同壽命分布類型不可修部件組成的串
電子產品可靠性與環(huán)境試驗 2012年5期2012-06-03
- W eibull分布更新函數的指數近似算法
命相等情況下指數分布與Weibull分布之間的貼近性.在此基礎上，提出利用指數分布的更新函數模型計算Weibull分布的更新函數，能夠比較方便有效地得到近似解.通過實例計算，分別比較了指數方法(直接利用指數分布的更新函數)、線性加權模型以及幾何加權模型等三種方法的精度.結果表明:當時間較短時，線性加權和幾何加權模型比指數方法精確度有所提高;當時間較長時，幾何加權模型的精度較高.利用該結論能夠為工程應用提供方便.更新函數;指數近似;線性加權;幾何加權更新過程
北京航空航天大學學報 2012年6期2012-03-15
- 指數分布與其它分布的關系
24000）指數分布與其它分布的關系劉國祥（赤峰學院 數學與統(tǒng)計學院，內蒙古 赤峰 024000）從指數分布的特征出發(fā)，通過了討論討論指數分布與其它分布的關系，從而體現(xiàn)了指數分布在概率統(tǒng)計中的作用.概率統(tǒng)計；指數分布；正態(tài)分布；均勻分布；幾何分布正態(tài)分布、均勻分布、指數分布是最常用的三個連續(xù)型分布.由于正態(tài)分布和均勻分布具有明顯的集合直觀，常見并且易于理解的現(xiàn)實模型，因此在教材[1，2]和文獻中對于它們的討論都比較詳細.而關于指數分布的討論相對就比較少[3
赤峰學院學報·自然科學版 2011年12期2011-10-20
- 基于指數分布的隨機變量函數的獨立性
035）基于指數分布的隨機變量函數的獨立性項海飛（溫州職業(yè)技術學院公共教學部，浙江溫州 325035）從指數分布的定義出發(fā)，根據連續(xù)型隨機變量相互獨立的充分必要條件，探討一系列建立在服從指數分布的隨機變量基礎上的隨機變量函數的獨立性。結果表明，當母體服從指數分布時，子樣次序統(tǒng)計量構成的隨機變量函數相互獨立，且這些隨機變量所構成的線性函數與任一分式線性函數之間相對獨立。指數分布；獨立性；隨機變量函數0 引 言指數分布是一種常用的連續(xù)型概率分布，可用來表示獨立
溫州職業(yè)技術學院學報 2010年4期2010-09-16
- 雙參數指數分布參數的最短區(qū)間估計
01)雙參數指數分布參數的最短區(qū)間估計周世國, 張新育, 蘇 慶(鄭州大學數學系 河南鄭州450001)研究了雙參數指數分布的區(qū)間估計方法.首先討論了當其中一參數為已知,而另一參數未知時,雙參數指數分布尺度參數基于選定樞軸變量的最短區(qū)間估計方法;然后討論了兩參數均未知的情況下,參數的最短置信區(qū)間估計方法.雙參數指數分布;區(qū)間估計;最短置信區(qū)間0 引言未知參數最短置信區(qū)間的估計問題實際上是一個條件極值問題,可以被轉化為一個方程組,從而可用數值計算的方法迭代求
鄭州大學學報（理學版） 2010年3期2010-09-07
- 基于定數截尾數據指數分布參數的最短區(qū)間估計
定數截尾數據指數分布參數的最短區(qū)間估計王玉芳（荊楚理工學院 數理學院，湖北 荊門 448000）根據定數截尾數據，給出了參數的常用區(qū)間估計和最短區(qū)間估計，另外，還介紹了最短區(qū)間估計的求法。定數截尾數據；指數分布；最短區(qū)間估計1 引言指數分布是壽命試驗中常見的分布之一，其重要性首先在于，現(xiàn)實中許多樣本的壽命都服從指數分布；其次，由于它的參數的點估計和區(qū)間估計易于得到，并且由指數分布可以派生出Γ分布、x2分布、F分布，這些分布的統(tǒng)計理論較為成熟。本文首先給出定
梧州學院學報 2010年3期2010-08-29