威布尔分布场合无失效数据的可靠性验证试验

利用Bayes方法讨论了Weibull型产品的可靠性验证问题。在产品寿命服从Weibull分布、形状参数未知且尺度参数已知、假定产品的可靠性指标达到某个给定值的情况下,给出了无失效数据的可靠性验证试验方案。     

矩阵损失下线性模型中回归系数可容许估计

考虑线性模型Y =Xβ +ε ,Eε=0 ,D(ε) =σ2 V ,其中X列满秩 ,V为正定矩阵。在矩阵损失下 ,吴启光得到了回归系数 β的线性估计在非齐次线性估计类中可容许的充分必要条件 ,该定理结论与BaksalaryJK和MarkiewiczA在二次损失下所得结果在表达式上有所不同。为了得到相近的结论 ,对吴启光的结果做了进一步仔细分析 ,得到结果如下 :在矩阵损失下回归系数 β的线性估计AY +g在非齐次线性估计类中可容许当且仅当XAV对称 ,且AX =I时 g =0或AX≠I时 a∈ (0 .1)有τ(AX) (-∞ ,(a - 1) / (a +1) ]∪ [1,+∞ )。自然地 ,对 β的齐次线性估计AY在非齐次估计类中的可容许估计的等价条件为XAV对称且AX =I。这一结果能更清晰地表明在二次损失下 β的可容许估计必是在矩阵损失下的可容许估计 ,并且有助于讨论其它线性模型的相应结论     

短阵损失下线性模型中回归系数可容许估计

考虑线性模型Y＝Xβ ε,Eε＝0,D（ε）＝σ^2V,其中X列满秩,V为正定矩阵,在矩阵损失下,吴启光得到了回归系统β的线性估计在非齐次线性估计类中可容计的充分必要条件,该定理结论与BaksalaryJK和MarkiewiczA在二次损失下所得结果在表达式上有所不同。为了得到相近的结论,对吴启光的结果做了进一步仔细分析,得到结果如下：在矩阵损失下回归系数β的线性估计AY＋g在齐次线性估计类中可容许当且仅当XAV对儿,且AX＝I时g=0或AX≠I时任意α∈（0,1）有τ（AX）不包含于（－∞,α－1）／（α＋1）]∪（1,＋∞）,自然地,对β的剂次线性估计AV在非齐次估计类中的可容许估计的等价条件为XAV对称且AX＝I。这一结果能更清晰地表明在二次损失下β的可容许估计必是在矩阵损失下的可容许估计,并且有助于讨论其它线性模型的相应结论。     

生长曲线模型中最小二乘估计的一种新的相对效率

对于生长曲线模型,Yn×k=Xn×pβp×pZq×k+en×k,E(e)=0,Cov(e)=Vk×k∑n×n,在一定条件下,引入了回归系数的最小二乘估计与最佳线性无偏估计的一种新的相对效率e4(^β*/^β),并讨论了它们的下界。修正了当未知参数矩阵β不可估时,相对效率e1(^β*/^β)。     

奇异线性模型中最小二乘估计效率的一个注记

考虑奇异线性模型:Yn×1=Xn×pβp×1+εn×1,E(ε)=0,cov(ε)=∑,设β*=(X＇∑+X)+X＇∑+Y,β=(X＇X)+X＇Y。当∑≥0和rank(X)=p时,定义最小二乘估计β与最佳线性无偏估计β*相对效率为e4(β*/β)=||cov(β*)||／||cov(β)||。当∑≥0和rank(X)＜p时,对可估函数c＇β自然考虑两种估计的方差之比的下界,提出的相对效率为e5(β*/β)=var(c＇β*)／var(c＇β)。在μ(X)(?)μ(∑)条件下,给出了它们的下界。关于相对效率的讨论通常有∑＞0的假定,利用矩阵分析的方法将协方差矩阵∑＞0推广至∑≥0的情形,从而包含了Bloomfield-Watson的结果以及推广了Kantorovich不等式。     

q—1阶塌落的单纯型—中心设计及A—最优配置

对比例分量q>1的混料进行了实验设计,响应y依赖于各相关比例分量x1,x2,…,xq,记x′=(x1,x2,…,xq)′,x′∈Sq-1={(x1,x2,…,xq)′|x1+x2+…+xq=1,1≤xi≤q},Sq-1的几何解释是q-1维欧氏空间内的正规单纯形.在一般的q-1维正规单纯形利益区域和多重线性多项式模型为     

多元线性模型中最小二乘估计的相对效率

考虑一般的多元线性模型Y_(n×k)=X_(n×p)_pB_(p×k)+e_(n×k),E(e)=0,COV(e)=V∑,其中V为已知参数矩阵,∑为已知协方差矩阵。当rank(X)0推广至∑≥0,从而包含了Haberman的结果,使之所得结果更具有一般性。     

一类非线性广义离散系统的无源控制

针对一类非线性广义离散系统的无源控制问题进行了分析。利用广义Lyapunov函数和线性矩阵不 等式(LMI),得到了非线性广义离散系统的零解渐近稳定且无源的充分条件,在此基础上得到了状态反馈无源控制 器,使闭环系统零解渐近稳定且无源。同时,给出了相应控制器的设计方法,最后提供一个数值算例说明结论的有 效性。     

生长曲线模型中回归系数的RLS估计

给出了生长曲线模型中回归系数的约束最小二乘估计，并在迹损失函数的意义下与通常无约束的LS估计进行了比较。     

威布尔分布场合无失效数据的可靠性验证试验

利用Bayes方法讨论了Weibull型产品的可靠性验证问题。在产品寿命服从Weibull分布、形状参数 未知且尺度参数已知、假定产品的可靠性指标达到某个给定值的情况下,给出了无失效数据的可靠性验证试验方 案。