国家自然科学基金(11271136)
- 作品数：17 被引量：35H指数：3
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- 广义指数分布下恒定应力加速寿命试验的贝叶斯分析被引量：4
- 2014年
- 研究产品寿命服从广义指数分布的有关加速寿命试验的贝叶斯统计分析.首先介绍了广义指数分布在恒定应力下的加速寿命试验基本过程;其次在完全样本,和定数截尾样本下,分别给出了广义指数分布参数的贝叶斯估计;最后运用随机模拟方法对各种估计结果的优良性进行了分析比较.
- 管强汤银才邱锦明
- 关键词：广义指数分布贝叶斯估计定数截尾恒加试验
- Pareto分布下屏蔽数据的贝叶斯统计分析及其应用
- 本文在Pareto分布下考虑了屏蔽数据的贝叶斯统计分析.通过引入辅助变量来刻画屏蔽的失效机理,从而简化似然函数,并使用贝叶斯方法来估计参数,然后通过一个实例来比较不同超参数取值的影响,最后讨论了避免先验分布中超参数选取的...
- 徐安察汤银才
- 关键词：PARETO分布屏蔽数据贝叶斯分析
- 基于线性退化轨道的区间型建模分析及应用被引量：2
- 2018年
- 目前在退化试验中,产品失效一般定义为其性能退化至低于或高于一个指定临界值(单点型退化),尽管这种定义简单实用,但却不尽合理,不能完全描述产品退化失效问题.本文改进单点型退化模型,提出区间型退化模型,并讨论了退化轨道是线性时的区间退化模型问题,获得了各种线性区间退化寿命分布.本文利用数值积分和蒙特卡罗法模拟分析对比区间退化模型和单点退化模型的寿命分布,揭示区间退化和单点退化的关系.最后通过实例分析体现区间退化在实际中更为合理有效.
- 管强汤银才
- 定数截尾数据缺失场合Frechet分布参数的近似极大似然估计被引量：3
- 2017年
- Frechet分布是一种重要的寿命分布,本文给出了在定数截尾数据缺失场合两参数Frechet分布参数的近似极大似然估计,并通过Monto-Carlo模拟说明了本文方法的可行性.
- 曾林蕊汤银才窦雯
- 关键词：近似极大似然估计
- 稳定分布条件下的动态风险度量模型被引量：2
- 2015年
- 文章在稳定分布条件下,利用EPGARCH模型对沪深指数的日对数收益率序列进行了拟合分析并计算了Va R值。由Kupiec检验的P值表明,基于EPGARCH-S模型的Va R值的计算精度高于基于EGARCH-t模型的Va R值,从而基于EPGARCH-S模型能较好地评价金融风险值。
- 武东李琼刘爱国
- 关键词：VAR
- 基于Gamma过程加速退化试验的优化设计(英文)被引量：1
- 2013年
- 本文研究了基于Gamma过程恒定应力加速退化试验的优化设计问题.在D–最优和V–最优为准则下,确定了试验最优应力和各个应力下所分配的最优比例数.广义等价性定理被用来确保最优点的全局最优性.另外我们还研究了其平衡试验.最后,通过一个例子说明本文所提的方法,同时通过敏感性分析研究了优化点的稳键性.
- 管强汤银才
- 关键词：最优设计加速退化试验FISHER信息量可靠性
- Weibull分布步进应力加速寿命试验的Bayes估计被引量：5
- 2013年
- 本文研究了定时和定数截尾情形CE模型下Weibull分布场合步进应力加速寿命试验的Bayes估计.利用加速系数和加速方程将各种加速应力水平下的尺度参数换算为正常应力水平下的尺度参数,从而获得含正常应力下尺度参数的似然函数.在参数先验的选取时,尺度参数和加速系数分别取共轭先验和无信息先验,当形状参数m<1和m>1时分别取Beta分布和Gamma分布作为其先验.在平方损失下,利用Gibbs抽样和切片抽样给出了该模型参数的Bayes估计.最后,通过Monte Carlo模拟表明该Bayes估计是有效的.
- 武东汤银才
- 关键词：WEIBULL分布步进应力加速寿命试验BAYES估计GIBBS抽样
- 具有稳定分布噪声的ARMA模型的贝叶斯分析及应用被引量：5
- 2015年
- 稳定分布是正态分布的推广,能够描述诸如方差无限、厚尾、有偏等非正态特征.但该类分布由于通常没有显式的密度函数,这给建模、分析带来了困难.本文采用数据扩充法、切片抽样法以及MCMC方法,给出了具有稳定分布噪声的ARMA模型更为简洁、有效的贝叶斯建模方法.通过对两个模型的模拟分析,说明了稳定分布的一些统计性质和文中建模方法的有效性.将模型应用于一个实际数据集,演示了该类模型的建模方法并展示了该类模型的一些优势.
- 王红军汤银才
- 关键词：ARMA模型厚尾
- 基于AGARCH-Stable模型的风险度量
- 2015年
- 文章基于AGARCH-Stable模型及其风险度量的方法,对六只股票指数进行了VaR和CVaR计算。统计表明,基于AGARCH-Stable模型的VaR和CVaR能较好地度量金融风险。
- 武东李琼
- 关键词：VARCVAR
- 线性模型变点问题的贝叶斯分析（英文）被引量：3
- 2015年
- 本文主要讨论了变点的先验分布为beta-binomial分布和Ibrahim等(2003)提出的幂型先验的条件下,有一个变点的线性模型的贝叶斯统计推断问题,并且我们假定变点两边的观测值的方差是相等的.我们得到变点、回归系数、共同方差的后要分布的显示表达式.本论文不仅把Ferrira(1975)论文从变点先验分布服从离散均匀分布推广到了更好描述变点的形状的beta-binomial分布,而且进一步将变点的先验分布推广到包含的历史信息的幂型先验.当变点的先验分布为beta-binomial分布和幂型先验时,模拟结果显示了贝叶斯方法具有更高的准确性.
- 汤银才王平平陈惠
- 关键词：变点贝叶斯估计
