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1.
为提高PearsonⅦ型分布均值参数估计的精度,构造一个以θ的改进估计δa(X)为中心的置信估计aCδ,通过比较aCδ与通常的置信估计CX0的体积和覆盖率,证明了aCδ与CX0的体积相等但aCδ的覆盖率高于CX0,从而得到aCδ优于CX0的结论。
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2.
在充分地考虑了软件排错过程特点的基础上,将JM模型中"完全排错"的假设改为不完全排错",使之更符合实际.给出了Markov链的Bayes指数模型.利用Gibbs抽样法给出参数的Bayes估计的计算方法,以及预测分布和平均故障间隔的时间长度计算公式.
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