指数分布情形下恒定应力加速试验的最优设计

本文主要讨论了指数分布情形下,均值对数与加速应力满足通常的Arrhenius模型或逆幂律情形时,恒定应力加速试验在定数截尾和定时截尾二种情形下试验的最优设计。     

指数分布单样预测的Bayes方法

对指数分布的单样预测问题用Bayes方法进行了讨论，结果表明，定数截必埋，无信息先验分布的Bayes预测限与经典预测限相同，但两种方法的预测子不一致，对有替换定时截尾，给出了经典方法目前尚未处理的单样预测问题的Bayes预测子与预测限，并用数值例说明了这些方法。     

基于威布尔分布的动态故障树定量分析方法

传统的动态故障树采用马尔可夫模型和BDD算法相结合进行分析，而在马尔可夫模型中总是假设电子元件的失效规律服从指数分布。但是工程实践中多数为机械电子元件，其失效规律更近似于服从威布尔分布，因此把威布尔分布和马尔可夫模型结合起来，提出基于威布尔分布的动态故障树定量分析方法。     

指数分布定时截尾样本下步进加速寿命试验的统计分析

在产品寿命服从指数分布情况下,给出了定时截尾样本下的步进加速寿命试验的统计分析方法,根据时间折算公式建立似然函数得到各参数估计,利用最大似然估计的近似正态分布性和Fisher信息阵的简单近似式得到参数的置信限,最后对试验数据实例进行了相关的统计分析。     

离散变量参数UMA限中均匀数取值的研究

本文用Jeffreys的无信息先验分布的Bayes方法与随机化的Fiducial方法，对UMA置信限中的均匀数u的取值问题进行了研究，结果表明，Mann建议u取1／2，对二项分布与有替换定时截尾的指数分布这是合适的，但对预定成功数或失败数的负二项分布，此值略为偏小，其相对误差与样本量n的关系为l／(2n 1).     

加速寿命试验的损伤减寿模型

针对加速寿命试验提出了损伤减寿模型，并在产品寿命服从指数分布场合给出了参数的点估计。     

IIRCT下相依两部件并联系统的统计分析

将带有不完全信息的随机截尾试验模型应用于二元指数分布场合，讨论了当相依两部件寿命具有联合二元指数分布时，它们组成的并联系统的统计分析问题，建立了参数所满足的似然方程组，给出了随机模拟数值解例子。结果表明，参数的极大似然估计（MLE）具有较高的精度。     

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。