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    雙邊定時截尾下廣義Pareto 分布的可靠性分析*

    2023-06-01 07:50:46張峰源羅君念
    火力與指揮控制 2023年4期
    關(guān)鍵詞:樣本量雙邊廣義

    張峰源,蔡 靜,羅君念

    (貴州民族大學(xué),貴陽 550025)

    0 引言

    在產(chǎn)品的壽命試驗中,受時間、經(jīng)費的限制,通常會采用截尾的方式進行壽命試驗。由于廣義Pareto 分布在工程科學(xué)、處理醫(yī)學(xué)等方向的壽命實驗中起著極其重要的作用,已有很多研究者對廣義Pareto 分布的性質(zhì)進行深入研究。CHENG 等研究了在循序-I 型刪失數(shù)據(jù)下廣義Pareto 分布參數(shù)的極大似然估計和EM 算法估計[1];邢務(wù)強等研究了I型混合截尾下指數(shù)- 威布爾分布參數(shù)的極大似然估計和經(jīng)驗Bayes 估計[2];侯華蕾等研究了Pareto分布可靠性參數(shù)的Bayes 估計[3];龍兵等研究了定時區(qū)間刪失樣本下指數(shù)分布的競爭失效問題[4];HANICH 等討論了逐步首次失效截尾下廣義Pareto分布的參數(shù)估計[5];葛露娟等研究了在不同刪失情況下廣義Pareto 分布形狀參數(shù)的Bayes 估計[7];OKASHA 等研究了逐步II 型截尾數(shù)據(jù)下的廣義Pareto 分布的E-Bayesian 估計問題[8];趙旭等研究了三參數(shù)廣義Pareto 分布的最小二乘估計[9];龍沁怡等對廣義Pareto 分布在I 型刪失數(shù)據(jù)下的形狀參數(shù)進行極大似然估計[10]。

    雙邊定時截尾試驗是在事先規(guī)定的時間開始試驗和停止試驗,為了不使失效數(shù)過少或過多,恰當(dāng)?shù)匾?guī)定試驗停止時間是實施定時截尾壽命試驗的關(guān)鍵。但是在雙邊定時截尾下運用不同方法對廣義Pareto 分布的可靠性估計文獻較少,本文基于極大似然估計、EM 算法、Bayes 估計研究了雙邊定時截尾數(shù)據(jù)下廣義Pareto 分布的參數(shù)估計和可靠性指標(biāo)估計問題,并比較各方法在不同樣本數(shù)據(jù)下的估計精度。

    設(shè)隨機變量X 服從廣義Pareto 分布,分布函數(shù)為:

    1 模型描述與極大似然估計

    將式(2)、式(3)代入式(4)則似然函數(shù)表達式為:

    2 EM 算法

    下面用EM 算法求解。

    3 近似置信區(qū)間

    LOUIS 在應(yīng)用EM 算法時提出了一種提取觀測信息的方法,觀測的Fisher 信息可以用來構(gòu)造漸近置信區(qū)間[11]。

    4 Bayes 估計

    取參數(shù)α 的先驗分布為無信息先驗分布:

    5 數(shù)值模擬

    為了研究樣本量和截尾時間對估計精度的影響,給定樣本量n,截尾時間T1、T2,參數(shù)=0.5、α=2.05。生成雙邊定時截尾廣義Pareto 分布數(shù)據(jù)步驟如下:

    區(qū)間估計的上、下限與漸近方差模擬結(jié)果見表3 所示。

    由表1~表3 看出:1)在小樣本情況下,EM 估計與Bayes 估計的效果較好,隨著樣本量的提升,Bayes 估計的效果有明顯提升,優(yōu)于極大似然估計;2)EM 算法在任意樣本條件情況下,估計效果都較為穩(wěn)定,且在小樣本情況下優(yōu)于極大似然估計和Bayes 估計;3)隨著左截尾的時間越短,極大似然估計與Bayes 估計的準(zhǔn)確度越高;4)對可靠度進行估計時,極大似然估計比EM 算法和Bayes 方法更精準(zhǔn)。

    表1 參數(shù)的估計值與平均相對偏差Table 1 The estimated value of the parameter deviates from the average relative deviation

    表2 可靠度R 的估計與平均相對偏差R(10)Table 2 The estimation of reliability R is relative to the mean deviationR(10)

    表3 EM 算法區(qū)間估計Table 3 EM algorithm interval estimation

    6 結(jié)論

    在雙邊定時截尾樣本下,估計廣義Pareto 分布的形狀參數(shù)時,應(yīng)根據(jù)樣本量的大小選取不同的估計方法。在樣本量較小時,采用Bayes 方法和EM 算法比極大似然法給出的估計有較小的平均相對偏差;在樣本量較大時,采用極大似然估計法和Bayes方法比EM 算法給出的估計有較小的平均相對偏差。當(dāng)選用極大似然估計法和EM 算法時,可靠度R的估計可達到很高的精度。

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