系统工程与电子技术
繫統工程與電子技術
계통공정여전자기술
SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS
2014年
11期
2326-2331
,共6页
孙天宇%师义民%卫炜
孫天宇%師義民%衛煒
손천우%사의민%위위
逐步增加 I 型混合截尾%Birnbaum-Saunders 分布%最大期望算法%逆高斯分布
逐步增加 I 型混閤截尾%Birnbaum-Saunders 分佈%最大期望算法%逆高斯分佈
축보증가 I 형혼합절미%Birnbaum-Saunders 분포%최대기망산법%역고사분포
progressive hybrid Type-I censoring (PHC-1)%Birnbaum-Saunders (B-S)distribution%expec-tation maximization (EM)algorithm%inverse Gaussian distribution
在逐步增加 I 型混合截尾试验下,利用最大期望(expectation maximization,EM)算法讨论了Birnbaum-Saunders(B-S)部件的参数及可靠度的估计问题。将 B-S 分布复杂的分布形式转换成较为简单的逆高斯分布和逆高斯分布倒数的等加权和形式,推导出逐步增加 I 型混合截尾中隐藏变量的后验密度,进而获得部件寿命参数和可靠度的极大似然估计和渐近置信区间。蒙特卡罗数值算例表明,简化后的 B-S 分布在逐步增加 I 型混合截尾试验方案中,EM 算法经过较少迭代即达到收敛。同时,通过对数据情形 I 和情形Ⅱ下的估计结果分析,给出了较一般截尾试验方式更为丰富的结论,使得相应的统计结果更加全面和精确。
在逐步增加 I 型混閤截尾試驗下,利用最大期望(expectation maximization,EM)算法討論瞭Birnbaum-Saunders(B-S)部件的參數及可靠度的估計問題。將 B-S 分佈複雜的分佈形式轉換成較為簡單的逆高斯分佈和逆高斯分佈倒數的等加權和形式,推導齣逐步增加 I 型混閤截尾中隱藏變量的後驗密度,進而穫得部件壽命參數和可靠度的極大似然估計和漸近置信區間。矇特卡囉數值算例錶明,簡化後的 B-S 分佈在逐步增加 I 型混閤截尾試驗方案中,EM 算法經過較少迭代即達到收斂。同時,通過對數據情形 I 和情形Ⅱ下的估計結果分析,給齣瞭較一般截尾試驗方式更為豐富的結論,使得相應的統計結果更加全麵和精確。
재축보증가 I 형혼합절미시험하,이용최대기망(expectation maximization,EM)산법토론료Birnbaum-Saunders(B-S)부건적삼수급가고도적고계문제。장 B-S 분포복잡적분포형식전환성교위간단적역고사분포화역고사분포도수적등가권화형식,추도출축보증가 I 형혼합절미중은장변량적후험밀도,진이획득부건수명삼수화가고도적겁대사연고계화점근치신구간。몽특잡라수치산례표명,간화후적 B-S 분포재축보증가 I 형혼합절미시험방안중,EM 산법경과교소질대즉체도수렴。동시,통과대수거정형 I 화정형Ⅱ하적고계결과분석,급출료교일반절미시험방식경위봉부적결론,사득상응적통계결과경가전면화정학。
The estimators for the component parameters and reliability of Birnbaum-Saunders (B-S)distri-bution under the progressive hybrid Type I censoring test are considered.B-S distribution is transferred to the mixture of inverse Gaussian and reciprocal of inverse Gaussian distribution with equal weight,and the posterior density function of potential variables and the pseudo log-likelihood function in progressive Type I hybrid censo-ring are derived.In addition,the maximum likelihood estimation and asymptotic confidence interval for life pa-rameters and reliability performance are obtained based on the pseudo log-likelihood function.The numerical ex-ample results of Monte-Carlo show that the expectation maximization (EM)algorithm has a better performance in convergence with fewer iteration steps for progressive hybrid Type-I censoring,and more results of estimation are given compared with normal censoring by analysis of data Case I and Case Ⅱ which get more accurate and complete statistical results.