兩參數(shù)指數(shù)威布爾分布的參數(shù)Bayes估計(jì)及可靠性分析.pdf

1、Bayes估計(jì)是充分利用已有的先驗(yàn)信息、樣本信息對(duì)總體參數(shù)進(jìn)行估計(jì)的，因而具有較優(yōu)良的性質(zhì)；可靠性評(píng)估在可靠性工程中占有重要的位置，在如今高可靠產(chǎn)品形勢(shì)下，無(wú)失效數(shù)據(jù)的研究顯得尤為重要。 基于前人在Bayes估計(jì)、容許性以及無(wú)失效數(shù)據(jù)下的可靠性分析方面的研究，本文對(duì)兩參數(shù)指數(shù)威布爾分布進(jìn)行了三方面的淺述： 首先，在定數(shù)截尾場(chǎng)合，分別選取平方損失函數(shù)、熵?fù)p失函數(shù)和LINEX損失函數(shù)，在兩參數(shù)指數(shù)威布爾分布其中一參數(shù)α已知的

2、情形下，取共軛伽瑪分布Ga（a，b）作為先驗(yàn)分布，給出了未知參數(shù)θ的Bayes估計(jì)，以熵?fù)p失函數(shù)為例，選取a，b的超先驗(yàn)分別為咖瑪分布Ga（c，d）和均勻分布，給出了θ的多層Bayes估計(jì)； 其次，在完全樣本場(chǎng)合，給出了上述三種損失函數(shù)下未知參數(shù)θ的Bayes估計(jì)以及說明了其估計(jì)的容許性； 最后，在無(wú)失效數(shù)據(jù)下兩參數(shù)指數(shù)威布爾分布的可靠性分析中，通過數(shù)學(xué)證明，確定了失效概率pi的先驗(yàn)分布選取的合理性，從失效概率和可靠度兩