1) Hierarchical Bayesian estimation
多层Bayes估计
1.
E-Bayesian estimation and hierarchical Bayesian estimation of failure rate;
失效率的E-Bayes估计和多层Bayes估计
2.
For ships life span of exponential distribution, if the prior density kernel of the failure rate λ is in form of λ α?1 , the λ Bayesian estimation and hierarchical Bayesian estimation are proposed.
假设船舶寿命服从指数分布,在失效率λ的先验密度的核为λα-1时,提出了船舶寿命无失效数据失效率λ的Bayes估计和多层Bayes估计。
3.
To provide convenience in comparison, hierarchical Bayesian estimation of the product reliability was given.
为了便于比较 ,还给出了产品可靠度的多层Bayes估计。
2) bayes and hierarchical estimation
Bayes和多层Bayes估计
3) synthesize hierarchical Bayesian estimation
综合多层Bayes估计
1.
When prior distribution of failure-rate is in form of the bobtail Gamma distribution,the synthesize hierarchical Bayesian estimation of the failurerate in exponential distribution has come from zero-failure data.
为了对指数分布场合无失效数据的失效率进行估计,在先验分布为截尾Gamma分布时,利用平均剩余寿命和极大似然思想提出了两种引进失效数据的方法,给出了失效率的综合多层Bayes估计,并且结合实际数据进行了计算,计算结果显示此种方法是可行的。
4) Weighted hierarchical Bayesian estimation
加权多层Bayes估计
5) Iterative hierarchical Bayes estimate
迭代多层Bayes估计
1.
For the grouped, timing terminated and zero-failure data, the paper presents iterative Bayes estimate and iterative hierarchical Bayes estimate of failure probabilities.
对分组定时截尾无失效数据,文中提出了失效概率的迭代Bayes估计和迭代多层Bayes估计,给出了迭代估计的两个性质。
6) zierachical Bayesian estimator
分层Bayes估计
1.
Using properties of the lognormal distribution function and the failure probability with the properties of time continuity in a min time,this paper firstly discusses the failure probability of zierachical Bayesian estimator in time.
利用对数正态分布的性质,从失效概率在时间相差较小的情况下应具有时间的连续性出发,讨论了检验时刻失效概率的分层Bayes估计,进而利用分布函数曲线拟和方法得到了母体参数的线性回归估计,并结合实际问题进行了计算。
补充资料：Bayes估计量
Bayes估计量
Bayesian estimator
Bayes估计量【Bayesi助始廿ma.件;D自狱.。眨..界..] 用BayeS方法(Bayesian aPProach)由观察值对一未知参数所作的估计.统计问题使用这样的方法时，一般都假定未知参数所0 gR“是一具有给定先验分布7r=武do)的随机变量，决策空间D与集合0重合.且损失L(0，d)表示变量0与估计d的偏离.因此，函数L勿，d)通常假定为有形式L勿，d)=a(e)又(口一d)，其中又是误差向量0一d的某个非负函数，若k二1，则常取又勿一d)={0一d}“(“>0).最有用且在数学上最方便的是平方损失函数L(口，d)=}‘一d1’.对这一损失函数，Bayes估计量(Ba卿决策函教(Bavesian dedsion function))占’二亡厂(x)定义为使最小总损失 !;‘p‘二·“，一，‘薯必，“一”‘·’2’〕口‘么，叮‘““，达到的函数，或与之等价，了是使最小条件损失 ，母‘E{[口一占(x)]2+“)达到的函数，由此推出，在平方损失函数的场合，B竹es估计量与后验均值占‘(x)=E勿{x)相等，而Bayesj双险(Bayes risk)为 。‘二，占‘)二E!D矿夕}x)]‘此处O(0}劝是后验分布的方差: o(口{x)二任{{口一E(0{x)12!，、}. 例设二=(x，，，二，戈)，这里x，，，二，x。为具正态分布N勿，。’)的独立同分布变量，护己知，而未知参数0有正态分布N扭，铲).因为当x给定时口的后验分布为正态N(拜。，T:一、其中 n又。2一十“下一2 灿。二一—，，。一二n口‘一奋了一_ n口一汁~下且万=(x，十一+凡)/。，可知在平方损失函数{分一引’之下，Bayes估计量为占’(x)=线，而Bayes风险则为《二犷六伽铲十护).AH川畔即撰[补注]
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参考词条