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左截尾双参数指数分布的可靠寿命的广义置信下限 被引量:6
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作者 董岩 徐兴忠 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2010年第3期277-286,共10页
本文基于左截尾双参数指数分布定数截尾数据,利用Weerahandi给出的广义枢轴量和广义置信区间的概念,通过两种不同的方法建立了可靠寿命的广义置信下限.第1种方法利用位置参数无限制时可靠寿命的广义置信下限来定义左截尾情形下可靠寿命... 本文基于左截尾双参数指数分布定数截尾数据,利用Weerahandi给出的广义枢轴量和广义置信区间的概念,通过两种不同的方法建立了可靠寿命的广义置信下限.第1种方法利用位置参数无限制时可靠寿命的广义置信下限来定义左截尾情形下可靠寿命的限制广义置信下限,第2种方法基于广义枢轴量在限制参数空间上的条件分布给出可靠寿命的条件广义置信下限.我们分别研究了这两种置信下限的性质,给出了简单易行的数值计算方法.模拟比较表明限制广义置信下限具有好的覆盖率性质,条件广义置信下限的覆盖率与参数取值有关,但它有时比限制广义置信下限具有更大均值和更小标准差. 展开更多
关键词 左截尾双参数指数分布 可靠寿命 定数截尾数据 广义枢轴量 广义置信区间 限制 广义置信下限 条件广义置信下限
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双向截尾情况下最大似然估计的强相合性 被引量:1
2
作者 刘焕彬 《华中师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1996年第4期393-398,共6页
讨论了双向截尾情况下分布参数的最大似然估计的渐近性质。
关键词 最大似然估计 强相合性 双相截尾
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基于现场删失数据的电能表可靠性评估方法及轮换策略研究 被引量:8
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作者 董贤光 代燕杰 +2 位作者 王婷婷 崔越 刘凯辛 《电测与仪表》 北大核心 2021年第12期175-183,共9页
国家电网有限公司单相智能电能表(2020)通用技术规范要求,电能表使用寿命提高至16年,即将服役到期的电能表运维规划问题成为该领域研究热点与难点。文中收集了智能电能表近两年的现场故障数据,提出左删失右截尾条件下基于Weibull分布和... 国家电网有限公司单相智能电能表(2020)通用技术规范要求,电能表使用寿命提高至16年,即将服役到期的电能表运维规划问题成为该领域研究热点与难点。文中收集了智能电能表近两年的现场故障数据,提出左删失右截尾条件下基于Weibull分布和指数分布的电能表可靠性评估方法,利用似然比检验选择电能表最优寿命分布,借助极大似然估计和Fisher信息矩阵给出电能表可靠度、失效率、MTBF和可靠寿命的点估计与置信限。将可靠寿命作为电能表使用寿命的度量指标,结合电能表异步投入运行的工程背景,从轮换决策和延寿时间确定方法两个方面给出了电能表轮换对策,实验测试与分析验证了文章方法的有效性。研究成果对智能电能表运行和维护策略制定具有参考价值。 展开更多
关键词 电能表可靠性 左删失右截尾 轮换对策 置信限 延寿 可靠寿命
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左截断右删失数据下尺度参数与协变量相关时广义指数分布的估计及应用 被引量:2
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作者 赵波 王纯杰 +1 位作者 李群 佟知真 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期864-870,共7页
在左截断右删失数据类型下,当时间变量T服从广义指数分布时,针对尺度参数是否受协变量影响建立两种模型,并用极大似然估计法给出参数估计,用Newton-Raphson算法求解参数估计.将两种模型分别应用到变压器寿命数据集和Channing house数据... 在左截断右删失数据类型下,当时间变量T服从广义指数分布时,针对尺度参数是否受协变量影响建立两种模型,并用极大似然估计法给出参数估计,用Newton-Raphson算法求解参数估计.将两种模型分别应用到变压器寿命数据集和Channing house数据集中,得到了其生存函数和风险函数. 展开更多
关键词 左截断右删失数据 广义指数分布 极大似然估计 Newton-Raphson算法 尺度参数回归
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左截断右删失数据下线性模型的加权复合分位数估计及变量选择 被引量:1
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作者 冯海林 罗倩倩 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期863-874,共12页
在可靠性及生存分析等领域中经常出现左截断右删失数据,即指在某种设定下,样本值不能被完全观测到的数据.左截断右删失数据下线性回归的参数估计方法一般选用加权分位数估计,然而加权分位数估计只考虑了单个分位点的损失,在估计效率方... 在可靠性及生存分析等领域中经常出现左截断右删失数据,即指在某种设定下,样本值不能被完全观测到的数据.左截断右删失数据下线性回归的参数估计方法一般选用加权分位数估计,然而加权分位数估计只考虑了单个分位点的损失,在估计效率方面存在缺陷.为克服这一缺点,针对左截断右删失数据下线性模型的参数估计问题,提出了加权复合分位数估计方法.此外,为识别模型中的非零参数并进行变量选择,建立了基于自适应Lasso的惩罚加权复合分位数估计,并在一定假设条件下,证明了所提估计具有渐近正态性和Oracle性质.数值模拟和实例分析结果表明,本文提出的惩罚加权复合分位数估计具有良好的变量选择性质,并且加权复合分位数估计与加权分位数估计相比,具有更高的估计效率. 展开更多
关键词 左截断右删失数据 惩罚加权复合分位数 自适应Lasso 变量选择 正态性 Oracle性质
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左截断右删失数据下分位数差的估计
6
作者 荀立 崔世崇 朵兰 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期1105-1112,共8页
首先,利用核光滑方法研究左截断右删失数据下总体分位数差的估计,得到了左截断右删失数据下分位数差的光滑估计及估计量的大样本性质.其次,在均方误差意义下,证明了光滑分位数差估计比左截断右删失数据下乘积限分位函数的差有更高的估... 首先,利用核光滑方法研究左截断右删失数据下总体分位数差的估计,得到了左截断右删失数据下分位数差的光滑估计及估计量的大样本性质.其次,在均方误差意义下,证明了光滑分位数差估计比左截断右删失数据下乘积限分位函数的差有更高的估计效率.最后数值模拟分析高斯核函数下选择不同窗宽对改善乘积限分位数差估计效率的影响. 展开更多
关键词 左截断右删失数据 光滑分位函数 乘积限分位函数 分位数差
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