逆威布爾分布參數(shù)的Bayes估計及其在可靠性研究中的應(yīng)用.pdf

1、逆威布爾分布具有模擬失效率模型的性能，這在生物和可靠性研究中十分普遍，本文應(yīng)用Bayes參數(shù)估計理論，給出了形狀參數(shù)為1，尺度參數(shù)為b時逆威布爾分布IW(q,1)尺度參數(shù)的(1)Bayes估計、(2)E-Bayes估計、(3)極大似然估計。
　　1.主要在復(fù)合 LINEX對稱損失函數(shù)下，以伽馬分布為先驗分布研究逆威布爾分布的一種特殊分布IW(q,1)
　　尺度參數(shù)的(1)Bayes估計、(2)多層Bayes估計、（3）E-B

2、ayes估計，并對該參數(shù)的Bayes估計的可容許性給出了證明。最后還給出了關(guān)于Bayes估計和E-Bayes估計的數(shù)值模擬，且比較了兩者之間的優(yōu)良性。
　　2.用對稱熵?fù)p失函數(shù)，研究兩參數(shù)逆威布爾分布尺度參數(shù)的
　　Bayes估計和極大似然估計，最后通過數(shù)值模擬，從而分析比較Bayes估計及極大似然估計的優(yōu)良性。
　　3.用Q對稱熵?fù)p失函數(shù)，研究兩參數(shù)逆威布爾分布可靠度R的Bayes估計和極大似然估計。通過數(shù)值模擬，比