定量恒加试验含无失效数据下Weibull分布参数的极大似然估计

本文给出了几种定量截尾恒定应力加速寿命试验中含无失效数据下Weibull分布参数的极大似然估计法，最后，将所提供的方法与现场数据估计结果进行了比较。     

有替换定时截尾寿命试验参数的极大似然估计

１样品似然及样本似然首先引入样品似然及样本似然的定义．各类型数据的样品似然定义如下：（１）实测值：设第ｉ个样品的寿命的实测值为ｙｉ,则其似然函数为Ｌｉ＝ｆ（ｙｉ;θ１,θ２,…,θｌ）．其中,ｆ是假定分布的概率密度函数,θ１,θ２,…,θｌ是待估参数...     

拟似然函数法处理无失效数据

利用修正似然法思想,提出了引进失效信息后的极大似然估计法,具体给出了指数分布及Weibull分布场合参数的拟极大似然估计,且进行了实例计算.     

广义更新过程中Weibull分布参数的最大似然估计

文章研究了广义更新过程中间隔分布为Ｗｅｉｂｕｌｌ的分布参数的极大似然估计，讨论了其存在唯一性，并主要证明了强相合性。     

基于Matlab/Simulink的Weibull分布的极大似然估计

介绍了三参数weibuu分布的MLE,利用simulink的图形化建模方法,直接"画"出MLE的方程组模型,修改各模块的参数,完成三参数weibull分布的MLE,并用实例验证了这种方法的可行性.模型同时也可用于二参数weibu儿分布参数的MLE.     

遗传算法在混合Weibull分布极大似然估计中的应用

在数理统计中，极大似然估计法是参数估计的重要方法之一，它的计算也一直是统计计算的一个重要研究方向。本以多参数Weibull分布为例，设计遗传算法来计算极大似然估计，得到了非常满意的计算结果。     

完全极大似然估计与分步极大似然估计

得到了完全极大似然估计的一个重要性质和线形模型、指数分布、均匀分布的完全极大似然估计和分步极大似然估计，并与矩估计和极大似然估计进行比较，结果表明了完全极大似然估计和分步极大似然估计的优良性。     

不完全数据情形下指数分布参数的极大似然估计

处理生存分析观测数据使用的参数估计方法有很多,极大似然估计法是最常见的一种估计方法。当寿命分布为指数分布时,给出了定时截尾数据、定数截尾数据情形的极大似然估计,以及随机右删失下参数极大似然估计的一般表达式。此外,还提出了分组数据场合参数极大似然估计的图解求法。     

完全样本下Weibull颁极大似然估计的存在唯一性

本文给出了完全样本下Ｗｅｉｂｕｌｌ分布的极大似然估计的存在唯一性的一个新的证明。所用方法对于其它若干类型数据仍然有效。     

分步极大似然估计

定义了完全极大似然估计(TMLE)和分步极大似然估计，并得到了正态分布的有关的参数估计．     

完全极大似然估计

证明了关于完全极大似然估计的一个重要定理,说明当参数的2个不同的变换的某些分量完全相同时,它们的完全极大似然估计是相同的,另外,给定了正态分布和负指数分布的参数以一定的先验分布,在此基础上计算它们的完全极大似然估计,得到了与贝叶斯参数估计形式非常相似的结果。     

一种三参数Weibull分布极大似然估计的求解方法

提出了一种求解极大似然估计的新算法.根据极大似然估计原理求出尺度参数的表达式,把该表达式代入对数似然函数,使对数似然函数中只包含位置参数和形状参数,把求解非线性方程组问题变成了求解满足约束条件的最优化问题,使问题得到了简化.该法具有计算精度高、运算速度快的优点,利用EXCEL的规划求解即可求解,便于工程应用.     

不完全数据情形下指数分布参数的最大似然估计

处理生存分析观测数据使用的参数估计方法有很多,极大似然估计法是最常见的一种估计方法。当寿命分布为指数分布时,本文给出了定时截尾数据、定数截尾数据情形的极大似然估计,以及随机右删失下参数极大似然估计的一般表达式。此外,论文还提出了分组数据场合参数极大似然估计的图解求法。     

缺失数据p-范分布的极大似然估计

讨论了具有部分缺失数据p-范分布总体的未知参数σ的极大似然估计,证明了估计量的强相合性和渐近正态性。     

指数分布场合简单恒加试验的极大似然估计

在加速寿命试验具体数据情形，恒加试验的统计分析理论已经比较成熟．在指数分布场合，文献[1]已给出了加速方程中参数的极大似然估计；文献[2]给出了加速方程中参数的似然方程．文章利用微分的方法给出了指数分布场合简单恒加试验加速方程中参数的极大似然估计．     

左椭球分布的极大似然估计

证明了左椭球分布的极大似然估计性质.若随机矩阵Yn×p的分布是参数为μ,Σ的左椭球分布,且Y1,Y2,…,Ym,i.i.d,则μ,Σ的极大似然估计为Y,S2的充分必要条件是Yi~Nn×p(μ,Σ).     

一类参数的极大似然估计

本文给出了一类参数的极大似然估计。     

定时截尾下Weibull分布参数估计的EM算法

在可靠性统计的定时截尾寿命试验中,最后一个失效时间与截尾时刻之间的信息常被忽略.利用EM算法来处理这一情形,得出Weibull分布中尺度参数的迭代解.并将EM算法与传统的极大似然估计进行了比较,可以看出EM算法明显优于传统的极大似然估计.     

Beta分布参数的极大似然估计

利用均匀设计抽样（ＵＤＳ）方法，给出Ｂｅｔａ分布的参数极大似然估计（ＭＬＥ）。实例表明，此法是有效的。     

基于遗传算法Beta分布参数的极大似然估计

在求解Beta分布中三参数的极大似然估计（MLEs）时,因对应的似然方程组得不到显性解,故采用遗传算法来求解该方程组的数值解.结果表明,通过遗传方法得到的MLEs数值解是非常接近真实值的.