逐次二型截尾样本下BS分布可靠度R=P(Y

Reliability R=P(Y 我的收藏 名 称： 注 释：

作　　者：肖燕 彭秀云[1] 袁丹华 XIAO YAN;PENG XIUYUN;YAN DANHUA(Science School,Inner Mongolia University of Technology,Hohhot 010051,China)

机构地区：[1]内蒙古工业大学理学院,呼和浩特010051

出　　处：《应用数学学报》2022年第2期254-265,共12页Acta Mathematicae Applicatae Sinica

基　　金：国家自然科学基金(11861049,81860605);内蒙古自然科学基金(2021LHMS01001);内蒙古自治区生命数据统计分析理论与神经网络建模重点实验室基金资助。

摘　　要：基于逐次二型截尾样本,用Bayes方法估计可靠度R=P(Y<X),并对未观测样本进行预测,其中随机变量X和Y均服从参数未知的BS分布(Birnaum-Saunders distribution).首先,在不同损失函数下分析BS分布参数和可靠度的Bayes估计.由于Bayes估计不能得到显式表达式,因此采用基于Metropolis-Hastings(MH)抽样的Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法估计分布参数和可靠度.其次,考虑不同损失下未观测样本的Bayes点预测以及给定可信水平下的区间预测.最后使用两组实例进行模拟.Given progressively Type-II censored sample,reliability R=P(Y<X)and un-observed data are analyzed by using Bayesian technique when X and Y are independent BS(Birnaum-Saunders)distributions with unknown parameters.Firstly,under different loss functions,Bayes estimation of the BS unknown parameters and reliability R are derived based on Markov Chain Monte Carlo(MCMC)technique because they cannot be derived in closed form.Secondly,the un-observed data and corresponding credible intervals are predicted.Finally,two real data sets are presented for illustrative purposes.

关 键 词：可靠度 BS分布 逐次二型截尾 预测 

分 类 号：O231.2[理学—运筹学与控制论]