分组定时截尾数据的bayes分析

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1、燕山大学硕士学位论文分组定时截尾数据的Bayes分析姓名:胡文杰申请学位级别:硕士专业:概率论与数理统计指导教师:夏茂辉;张晓冉20061101摘要自从1736年ThomasBayes提出Bayes定理至今,由于其鲜明的实际背景和广泛的应用性,众多研究者对此进行了深入的研究,并且它已被广泛的应用在社会经济、工程技术、社会生活和生产实践等领域中。论文主要研究应用Bayes统计分析,讨论分组定时截尾试验中,只有一个失效数据和无失效数据发生情况下的Bayes估计。论文的主要工作如下:第1章简介Bayes统计的理

2、论背景、失效概率先验分布的选取,以及Bayes统计在国内外的发展状况。同时较详细地介绍了定时截尾试验及其改进,并针对无失效数据问题进行了综述,最后引入最小二乘估计概念,为估计分布参数做了必要准备。第2章针对只有一个失效的分组定时截尾Weibull数据,利用Weibull分布函数在一定条件下的凸性,更精确地确定了失效概率的取值范围,进而得到失效概率的多层Bayes估计,改进了已有方法。实例与随机模拟结果表明,论文方法具有合理性和可行性。第3章针对对数正态分布分组定时截尾数据,对无失效数据情况介绍了估计分布参

3、数和可靠度的已有方法:经典方法、Bayes方法、多层Bayes方法和综合估计法,并将这四种方法应用于实际例子中。第4章首次将迭代思想引入无失效数据的研究中,对第3章中Bayes方法和多层Bayes方法的失效概率先验分布进行迭代修正,并得到失效概率的迭代Bayes估计和迭代多层Bayes估计,进而得到分布参数和可靠度估计。实例和随机模拟表明了迭代方法的优良性。第4章最后指出了迭代方法有待研究的课题。关键词Bayes分析;定时截尾数据;加权最小二乘估计;只有一个失效数据;无失效数据;迭代Bayes估计;迭代多

4、层Bayes估计燕山大学理学硕士学位论文AbstractSinceThomasBayesputforwardBayestheoremin1736,becauseoftheoutstandingrealisticbackgroundandextensiveapplication,manyresearchersproceedthoroughresearchtoit,andithasbeenextensNelyappliedtosocialeconomy,engineeringtechnique,sociall

5、ifeandproductionpracticeetc—TheresearchobjectofthepaperistheapplicatmnofBayesstatisticsanalysis,discussthedataofonlyonefailureandzero—failureingroupedtimingterminatedexperiment.Themainworksofthepaperareasfollows:Inthe&stchapter,brienyinteroducethebackgrou

6、ndandthetheoryofBayesstatistics,theselectionofpriordistribution,andthedevelopementofBayesstatisticsathomeandabroad.Atthesametime,introducethetimingterminatedexperimentanditsimprovementindetail,andmakeasummaryofzorc.failuredataproblem,atlast,introducetheba

7、sicconceptoftheleastsquaresmethod,ro_akeapreparationforestimatethedistributionparameters.Inthechaptertwo,contraposeonlyonefailureinthegroupedtimingterminateddata,applytheconvexofWeibulldistributionfunctiontomakethevaluerangeoffailureprobabilitymoreprecise

8、ness,thenreceivethehierarchicalBayesianestimationoftheprobability,andimproveontheusedmethods.Theresultsofexampleandrandomsimulationindicatethatthemethodisreasonableandfeasibleinthepaper.Inthechapterthree,contraposet

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