导读:本文包含了型删失论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:Lindley分布,χ2分布,区间估计,逆矩估计
型删失论文文献综述
龙兵[1]（2017）在《Ⅱ型删失下Lindley分布的参数估计（英文）》一文中研究指出在Ⅱ型删失数据下,讨论了Lindley分布参数的最大似然估计.给出了参数的区间估计和逆矩估计,运用随机模拟的方法对参数进行了统计分析.通过一个例子求出了在不同Ⅱ型删失样本下参数的两种点估计及区间估计,并进行了比较.(本文来源于《湖南师范大学自然科学学报》期刊2017年06期）
程从华,程丽娟[2]（2017）在《基于循序Ⅰ型删失数据的广义Pareto分布最优删失计划》一文中研究指出文章讨论了循序删失计划下广义Pareto分布的统计推断问题并得到期望Fisher信息矩阵.利用期望Fisher信息矩阵,在叁种不同准则下,讨论了最优删失计划的设计问题:如何确定参与寿命分析实验的元件个数,观测区间个数以及实验检测区间长度.最后,给出了完成寿命测试实验的一个具体算法,并且给出了一个具体实例来演示该算法.演示结果表明,文章提出的算法是可行和有效的.(本文来源于《海南师范大学学报(自然科学版)》期刊2017年04期）
龙沁怡[3]（2017）在《逐步增加的Ⅱ型删失下Lomax分布的参数估计》一文中研究指出在逐步增加的Ⅱ型截删失样本下,通过构建统计量得到了Lomax分布中两参数的逆矩估计和区间估计,并利用随机模拟的方法说明了所给估计的精度.(本文来源于《广西民族大学学报(自然科学版)》期刊2017年03期）
白龙,程从华[4]（2016）在《基于循序-Ⅰ型删失数据的Gompertz-sinh分布的统计推断(英文)》一文中研究指出本文研究在循序-I型删失数据情形下Gompertz-sinh分布的统计推断问题.利用处理删失数据的EM算法,讨论Gompertz-sinh分布未知参数的最大似然估计(MLE)问题.为了讨论未知参数的近似置信区间估计,基于遗失信息原则,给出观测Fisher信息矩阵.为了演示本文的方法,给出相关数值模拟结果和一个真实数据实例.(本文来源于《应用数学》期刊2016年01期）
钟季龙,郭基联,沈安慰[5]（2015）在《循序Ⅱ型删失数据下可靠性参数置信区间估计方法》一文中研究指出修正威布尔分布模型能够准确表征复杂航空装备故障率"浴盆曲线",利用该模型构建置信区间估计方法。以循序?Ⅱ型删失数据下修正威布尔分布的最大似然点估计方法为基础,设计了基于自助法的置信区间估计方法。通过案例分析,对一组失效数据进行拟合,根据按百分比排列的自助算法,获取了修正威布尔分布的参数估计值和置信区间,与Bayes区间估计结果进行了对比,得出以下结论:同等置信度水平下,用自助法进行区间估计避免了复杂的运算,方法简单且结果准确,为循序Ⅱ型删失计划下的可靠性评估问题提供了可行的理论分析方法。(本文来源于《空军工程大学学报(自然科学版)》期刊2015年03期）
史爱玲,陈进源,田丽娜[6]（2014）在《逐步Ⅱ型删失下Scaled half-Logistic分布的区间估计》一文中研究指出在逐步Ⅱ型删失数据下,通过构建统计量得到了Scaled half-Logistic分布的参数的置信区间,并借鉴文献[5]的Ⅱ型删失样本模拟算法,给定置信水平,产生了不同删失方式下置信区间长度最短时参数的置信区间.(本文来源于《兰州大学学报(自然科学版)》期刊2014年06期）
程从华,陈进源[7]（2014）在《基于循序-Ⅰ型删失数据的广义Pareto分布统计推断(英文)》一文中研究指出研究了在循序-Ⅰ型删失数据情形下广义Pareto分布的统计推断问题,讨论了广义Pareto分布未知参数的最大似然估计(MLE).由于数据的缺失,采用EM方法来获得参数的MLE.基于遗失信息原则,给出了观测Fisher信息矩阵,进而给出未知参数的区间估计.通过数值模拟,讨论本文提出的方法.(本文来源于《兰州大学学报(自然科学版)》期刊2014年02期）
程从华,陈进源[8]（2012）在《基于混合Ⅰ型删失数据的威布尔模型精确推断(英文)》一文中研究指出威布尔分布是可靠性和寿命测试试验中常用的模型.本文中,我们考虑了基于混合Ⅰ型删失数据的威布尔模型精确推断.我们得到了威布尔分布未知参数最大似然估计的精确分布以及基于精确分布的置信区间.由于精确分布函数较为复杂,我们也给出了未知参数的另外几种置信区间,比如,基于近似方法的置信区间,Bootstrap置信区间.为了评价本文的方法,我们给出了一些数值模拟的结果.(本文来源于《数学研究》期刊2012年03期）
程从华,陈进源[9]（2012）在《基于混合Ⅱ型删失数据的Weibull模型精确推断和可接受抽样计划(英文)》一文中研究指出本文考虑基于混合Ⅱ型删失数据的Weibull模型精确推断和可接受抽样计划.得到威布尔分布未知参数最大似然估计的精确分布以及基于精确分布的置信区间.由于精确分布函数较为复杂,给出未知参数的另外几种置信区间,基于近似方法的置信区间.为了评价本文的方法,给出一些数值模拟的结果.且讨论了可靠性中的可接受抽样计划问题.利用参数最大似然估计的精确分布,给出一个可接受抽样计划的执行程序和数值模拟结果.(本文来源于《应用数学》期刊2012年02期）
胡思贵,赵明[10]（2007）在《指数分布区间型删失数据的可靠度最优置信下限》一文中研究指出由于测量仪器的精度,测量方法等原因,往往不能得到产品精确的失效时间,得到的是区间型删失数据.本文讨论了指数分布区间型删失数据下的可靠度最优置信下限的估计问题.首先采用极大似然估计方法对指数分布区间型失效数据的失效率进行了估计,然后对每个区间型失效数据采用期望值对其失效时间进行估计,通过估计出的失效时间估计出了可靠度的最优置信下限,并给出了计算机模拟结果.(本文来源于《贵州大学学报(自然科学版)》期刊2007年06期）
型删失论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
文章讨论了循序删失计划下广义Pareto分布的统计推断问题并得到期望Fisher信息矩阵.利用期望Fisher信息矩阵,在叁种不同准则下,讨论了最优删失计划的设计问题:如何确定参与寿命分析实验的元件个数,观测区间个数以及实验检测区间长度.最后,给出了完成寿命测试实验的一个具体算法,并且给出了一个具体实例来演示该算法.演示结果表明,文章提出的算法是可行和有效的.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
型删失论文参考文献
[1].龙兵.Ⅱ型删失下Lindley分布的参数估计（英文）[J].湖南师范大学自然科学学报.2017
[2].程从华,程丽娟.基于循序Ⅰ型删失数据的广义Pareto分布最优删失计划[J].海南师范大学学报(自然科学版).2017
[3].龙沁怡.逐步增加的Ⅱ型删失下Lomax分布的参数估计[J].广西民族大学学报(自然科学版).2017
[4].白龙,程从华.基于循序-Ⅰ型删失数据的Gompertz-sinh分布的统计推断(英文)[J].应用数学.2016
[5].钟季龙,郭基联,沈安慰.循序Ⅱ型删失数据下可靠性参数置信区间估计方法[J].空军工程大学学报(自然科学版).2015
[6].史爱玲,陈进源,田丽娜.逐步Ⅱ型删失下Scaledhalf-Logistic分布的区间估计[J].兰州大学学报(自然科学版).2014
[7].程从华,陈进源.基于循序-Ⅰ型删失数据的广义Pareto分布统计推断(英文)[J].兰州大学学报(自然科学版).2014
[8].程从华,陈进源.基于混合Ⅰ型删失数据的威布尔模型精确推断(英文)[J].数学研究.2012
[9].程从华,陈进源.基于混合Ⅱ型删失数据的Weibull模型精确推断和可接受抽样计划(英文)[J].应用数学.2012
[10].胡思贵,赵明.指数分布区间型删失数据的可靠度最优置信下限[J].贵州大学学报(自然科学版).2007