Ⅱ型截尾时双参数指数分布失效数的预测

对于Ⅱ型截尾时双参数指数分布,给出了未来时间区间内失效数的Bayes及Fiducial单样、双样预测子和预测区间（PIs）。     

定时截尾场合，指数分布的Bayes单样与双样预测

对时间截尾场合的指数分布，在近似概率匹配先验分布下，给出了Bayes单样与双样预测区间与预测子，并用数值例说明了这些方法。     

指数分布的Bayes单样与双样预测区间

给出了共轭型先验分布下，指数分布的Bayes单样与双样预测区间，指出了它们与Dunsmore（1974）给出的Bayes预测pdf的关系，并讨论了它们与Frequentist预测敬意之间的关系。     

故障终止的PLP与HPP的经典双样预测

对故障终止的PLP与HPP，给出了双样预测的Frequentist（也称经典）预测子与预测区间，提出了预测区间系数的计算方法，给出了应用于存在显著可靠性增长且符合PLP的失败终止的成败型数据的方法，并用数值例说明之。     

双参数指数分布的双样预测

对双参数指数分布，给出了双样问题的预测子及预测区间，并指出对串联、并联k/m(G)系统寿命下限问题的应用，并用数值例说明这些方法。     

位置尺度族分布的双样预测区间

利用基于辅助统计量的条件方法,给出了有II型截尾样本的位置尺度族分布的双样预测区间,并对它的性质与特殊情况进行了讨论。     

Ⅱ型截尾时，位置尺度族分布单双样预测的BLUP与BLIP

用初等方法给出了位置尺度族分布单、双样预测的最佳线性无偏预测子（BLUP）与最佳线性同变预测子（BLIP）的推导方法。     

时间终止时，HPP故障数的Frequentist、Bayesian与Fiducial双样和多样预测

研究了时间终止时,齐次Poisson过程故障数的预测问题,根据已出现的终止时间和故障数,给出了未来故障数的经典（Frequentist）点估计、经典精确预测区间、正态近似预测区间、Bayesian精确预测区间、极大后验点估计、Fiducial精确预测区间。     

二项分布的Frequentist、Bayesian、Fiducial预测

要研究二项分布随机变量的预测问题，给定过去样本，给出了未来样本成功数的Frequentist（经典方法）预测子，并给出了Frequentist、BayeSian（贝叶斯方法）以及Fiducial（信赖方法）预测区间。     

定时截尾指数分布未来失效数的预测

对定时截尾的情况,给出了指数分布未来失效数的Bayes预测,并给出了数值解的说明。     

构造单样预测区间的基于观测值的条件方法

基于Ⅱ型截尾样本的观测值,提出了一种新的构造样本未来观测值与样本未来观测值落入时间区间(yr,t]内的个数(未来失效数)的单样预测区间的条件方法。     

Ⅱ型截尾时,常用分布的单双样预测子

对指数、双参数指数、正态、对数正态、Weibull、极值分布的单、双样预测子进行了详细的评述。     

关于Weibull分布条件方法的研究

推导了Weibull分布单样预测区间的条件方法的简便表达式。并对Weibull分布参数与特征的置信区间的条件方法、单样预测区间的条件方法的性质给予了初等证明。给出了单样预测区间的计算方法，并用数值例作了说明。     

关于指数分布的MLP与SLP的讨论

对指数分布、双参数指数分布的无替换与有替换的Ⅰ、Ⅱ型截尾样本．给出了单样、双样预测的MLP（极大似然预测子）,对Ⅰ型截尾样本还给出了LP（简单线性预测子）。     

预测区间技术在航天器数据处理中的理论与应用研究

面对航天领域收集到的大量遥测数据，对其整理、分析就需要运用统计的手段，采用了基于统计推断学的区间参数估计理论的预测区间技术，对传统的模型趋势预测研究进行了拓展。通过对航天数据及其预测模型的深入分析，把握其内在的统计规律，建立了模型预测与区间估计理论相结合的预测区间模型，给出未来数据在一定置信度下的变化区间。最后，将该技术应用于航天器数据预测实例分析，验证了该方法的有效性。     

预测区间技术在航天器数据处理中的理论与应用研究

面对航天领域收集到的大量遥测数据,对其整理、分析就需要运用统计的手段,采用了基于统计推断学的区间参数估计理论的预测区间技术,对传统的模型趋势预测研究进行了拓展.通过对航天数据及其预测模型的深入分析,把握其内在的统计规律,建立了模型预测与区间估计理论相结合的预测区间模型,给出未来数据在一定置信度下的变化区间.最后,将该技术应用于航天器数据预测实例分析,验证了该方法的有效性.     

预定成功数的负二项分布的预测

对预定成功数的负二项分布的预测问题,给出了一致最小方差无偏预测子,Bayes与Fiducial预测子与预测区间,并用数值例进行了说明。     

完全样本时,(对数)正态分布未来样本顺序统计量的Bayesian与Fiducial预测下限

在过去样本为完全样本时,本文给出了共轭型先验与群不变先验下,（对数）正态分布的双样Bayes预测下限与Fiducial预测下限,并指出可信水平为γ时,群不变先验下的Bayes预测下限与Fiducial水平为γ时的Fiducial预测下限,与Fertig＆Mann（1977）给出的置信水平为γ时的Frequentist预测下限在数值上相等。     

预定失败数的负二项分布的预测

对预定失败数的负二项分布,给出了一致最小方差无偏预测子及Bayes与Fiducial预测子和预测区间,比较了Bayes和Fiducial PI的优良性,并用数值例进行了说明。     

Weibull与极值分布的l个未来样本的顺序统计量的单边联合预测区间

用基于辅助统计量的条件方法、基于群不变先验的Bayes方法及Fiducial方法,给出了Weibull与极值分布的l个未来样本的顺序统计量的单边联合预测区间,讨论了条件方法给出的该单边联合预测区间的性质与特例,并用数值例进行了说明。