出版社:同济大学出版社
年代:2010
定价:48.0
本书对Bayes方法中参数的点估计--Bayes估计进行修正, 给出可靠性参数的E-Bayes估计的定义、E-Bayes估计及其性质;对Bayes方法中参数的可信限--Bayes可信限进行修正, 给出可靠性参数的M-Bayes可信限的定义、M-Bayes可信限的估计及其性质, 并给出模拟算例和应用实例。
前言
1 绪论
1.1 Bayes方法的研究与应用
1.2 参数的修正Bayes估计法概述
1.3 参数的E-Bayes估计法
1.3.1 一个超参数情形
1.3.2 两个超参数情形
1.4 参数的M-Bayes可信限法
1.4.1 单侧M-Bayes可信限
1.4.2 双侧M-Bayes可信限
1.5 基本函数和常见的寿命分布
1.5.1 基本函数
1.5.2 常见的寿命分布
1.6 本书的结构示意图
2 λ的估计
2.1 λ的E-Bayes估计——一个超参数情形
2.1.1 λ的E-Bayes估计的定义
2.1.2 λ的E-Bayes估计
2.1.3 λ的多层Bayes估计
2.1.4 E-Bayes估计的性质
2.1.5 应用实例
2.2 λ的E-Bayes估计--一个超参数情形Ⅱ
2.2.1 λ的E-Bayes估计的定义
2.2.2 λ的E-Bayes估计
2.2.3 λ的多层Bayes估计
2.2.4 E-Bayes估计的性质
2.2.5 应用实例
2.3 λ的E-Bayes估计——两个超参数情形
2.3.1 λ的E-Bayes估计的定义
2.3.2 λ的E-Bayes估计
2.3.3 λ的多层Bayes估计
2.3.4 E-Bayes估计的性质
2.3.5 模拟算例
2.3.6 应用实例
2.4 λ的单侧M-Bayes可信限I
2.4.1 λ的单侧M-Bayes可信上限的定义
2.4.2 λ的单侧M-Bayes可信上限的估计
2.4.3 单侧M-Bayes可信限的性质
2.4.4 应用实例
2.5 λ的单侧M-Bayes可信限Ⅱ
2.5.1 λ的单侧M.Bayes可信限的定义
2.5.2 λ的单侧M-Bayes可信限的估计
2.5.3 单侧M-Bayes可信限的性质
2.5.4 应用实例
2.6 λ的双侧M-Bayes可信限
2.6.1 λ的双侧M-Bayes可信限的定义
2.6.2 λ的双侧M-Bayes可信限的估计
2.6.3 双侧M-Bayes可信限的性质
2.6.4 应用实例
3 pi的估计
3.1 pi的E-Bayes估计——一个超参数情形I
3.1.1 pi的E-Bayes估计的定义
3.1.2 pi的E-Bayes估计
3.1.3 pi的多层Bayes估计
3.1.4 pi的E-Bayes估计的性质
3.1.5 模拟算例
3.2 pi的E-Bayes估计一个超参数情形Ⅱ
3.2.1 pi的E-Bayes估计的定义
3.2.2 pi的E-Bayes估计
3.2.3 pi多层Bayes估计
3.2.4 pi的E-Bayes估计的性质
3.2.5 应用实例
3.3 pi的E-Bayes估计——一个超参数情形Ⅲ
3.3.1 pi的E-gayes估计
3.3.2 pi的多层gayes估计
3.3.3 pi的E-Bayes估计的性质
3.3.4 模拟算例
3.3.5 应用实例
3.4 pi的E-Bayes估计——一两个超参数情形
3.4.1 pi的E-Bayes估计的定义
3.4.2 pi的E-Bayes估计
3.4.3 pi的E-Bayes估计的性质
3.4.4 模拟算例
3.4.5 应用实例
3.4.6 pi的多层Bayes估计
3.4.7 pi的多层Bayes估计的性质
4 R的估计——一个超参数情形
4.1.1 R的E-Bayes估计的定义
4.1.2 R的E-Bayes估计
4.1.3 R的多层Bayes估计
4.1.4 E-Bayes估计的性质
4.1.5 应用实例
4.2 R的E-Bayes估汁--一个超参数情形II
4.2.1 R的E-Bayes估计的定义
4.2.2 R的E-Bayes估计
4.2.3 R的多层Bayes估计
4.2.4 E-Bayes估计的性质
4.2.5 模拟算例
4.3 R的E-Bayes估计--一个超参数情形Ⅲ
4.3.1 R的E-Bayes估计的定义
4.3.2 R的E-Bayes估计
4.3.3 R的多层Bayes估计
4.3.4 E-Bayes估计的性质
4.3.5 模拟算例
4.4 R的E-Bayes估计--两个超参数情形
4.4.1 R的E-Bayes估计的定义
4.4.2 R的E-Bayes估计
4.4.3 E-Bayes估计的性质
4.4.4 模拟算例
4.4.5 R的多层Bayes估计
4.4.6 模拟算例
4.5 R的单侧M-Bayes可信限
4.5.1 R的单侧M-Bayes可信下限的定义
4.5.2 R的单侧M-Bayes可信下限的估计
4.5.3 单侧M-Bayes可信限的性质
4.5.4 模拟算例
4.6 R的双侧M-Bayes可信限
4.6.1 R的_双侧M-Bayes可信限的定义
4.6.2 双侧M-Bayes可信限的估计
4.6.3 双侧M-Bayes可信限的性质
4.6.4 模拟算例
5 分布参数的估计
5.1 分布参数的最小二乘估计
5.1.1 指数分布中分布参数的最小二乘估计
5.1.2 双参数指数分布中分布参数的最小二乘估计
5.1.3 对数正态分布中分布参数的最小二乘估计
5.1.4 weibu11分布中分布参数的最小二乘估计
5.2 位置一尺度参数模型中分布参数的最小二乘估计
5.2.1 关于位置一尺度参数模型
5.2.2 ц和б的的最小二乘估计
5.2.3 应用实例
5.3 分布参数的加权综合估计
5.3.1 指数分布中分布参数的加权综合估计I
5.3.2 指数分布中分布参数的加权综合估计Ⅱ
5.3.3 由pi的估计求分布参数的加权综合估计
研究总结
参考文献
《可靠性参数的修正Bayes估计法及其应用》对Bayes方法中参数的点估计——Bayes估计进行修正,给出可靠性参数的E-Bayes估计的定义、E-Bayes估计及其性质;对Bayes方法中参数的可信限——Bayes可信限进行修正,给出可靠性参数的M-Bayes可信限的定义、M-Bayes可信限的估计及其性质,并给出模拟算例和应用实例,全书共分五章,包括绪论、λ的估计、ρi的估计、R的估计及分布参数的估计。
《可靠性参数的修正Bayes估计法及其应用》图表并举,理论与应用并重,体系系统,论述直观而严密,可作为高等院校有关专业的高年级本科生、研究生的教材或参考书,也可以供高等院校有关教师、研究人员和工程技术人员参考。