| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第一章 引言 | 第12-19页 |
| ·删失数据发展历史及研究现状 | 第12-15页 |
| ·本文基本结构与结论 | 第15-19页 |
| 第二章 基于循序-Ⅰ型删失数据的参数最大似然估计的新方法 | 第19-34页 |
| ·引言 | 第19-20页 |
| ·循序-Ⅰ型删失数据 | 第20-21页 |
| ·基于循序-Ⅰ型删失数据指数分布失效率最大似然估计 | 第21-23页 |
| ·基于循序-Ⅰ型删失数据Weibull分布参数最大似然估计 | 第23-26页 |
| ·参数最大似然估计 | 第23-24页 |
| ·Weibull参数最大似然估计的新方法 | 第24-26页 |
| ·真实寿命数据分析 | 第26-28页 |
| ·数值模拟研究 | 第28-34页 |
| ·参数估计 | 第28-29页 |
| ·数值结果讨论 | 第29-34页 |
| 第三章 基于混合-Ⅱ型删失数据的Weibull精确统计推断和可接受抽样计划 | 第34-49页 |
| ·引言 | 第34-35页 |
| ·Weibull尺度参数的精确推断 | 第35-38页 |
| ·尺度参数的置信区间 | 第38-41页 |
| ·尺度参数的精确置信区间 | 第38-39页 |
| ·尺度参数的渐进置信区间 | 第39-40页 |
| ·尺度参数的bootstrap置信区间 | 第40-41页 |
| ·数值分析 | 第41-45页 |
| ·数值模拟和讨论 | 第41-45页 |
| ·实例分析 | 第45页 |
| ·可接受抽样计划 | 第45-49页 |
| ·可接受抽样计划执行程序 | 第46-47页 |
| ·数值实例 | 第47-49页 |
| 第四章 循序-Ⅰ型删失数据情形下广义Pareto分布统计推断 | 第49-64页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·参数最大似然估计 | 第50-51页 |
| ·基于EM算法的最大似然估计 | 第51-54页 |
| ·Fisher信息矩阵 | 第54-58页 |
| ·观测信息矩阵 | 第54-57页 |
| ·期望信息矩阵 | 第57-58页 |
| ·数值模拟研究和讨论 | 第58-61页 |
| ·模拟结果和讨论 | 第58-60页 |
| ·数值实例 | 第60-61页 |
| ·最优删失计划 | 第61-64页 |
| ·删失计划 | 第61-63页 |
| ·演示实例 | 第63-64页 |
| 第五章 指数型Pareto分布的强度-压力模型可靠度统计推断 | 第64-79页 |
| ·引言 | 第64页 |
| ·R的几种点估计 | 第64-69页 |
| ·最大似然估计 | 第65-67页 |
| ·一致最小方差无偏估计 | 第67-68页 |
| ·Bayesian估计 | 第68-69页 |
| ·区间估计 | 第69-74页 |
| ·精确置信区间 | 第69页 |
| ·近似置信区间 | 第69-72页 |
| ·Bootstrap-p置信区间 | 第72页 |
| ·Bootstrap-t置信区间 | 第72-73页 |
| ·Bayesian可信区间 | 第73-74页 |
| ·数值模拟和讨论 | 第74-79页 |
| 第六章 广义指数模型参数和更新函数统计推断 | 第79-101页 |
| ·引言 | 第79-80页 |
| ·基于EM算法的最大似然估计 | 第80-86页 |
| ·基于等价量的最大似然估计 | 第86-87页 |
| ·更新过程基本概念 | 第87-88页 |
| ·广义指数分布更新函数的近似计算和区间估计 | 第88-92页 |
| ·广义指数分布更新函数的正态级数近似 | 第90页 |
| ·广义指数分布更新函数的伽马级数近似 | 第90-91页 |
| ·M(t)的近似置信区间 | 第91-92页 |
| ·数值模拟分析 | 第92-101页 |
| ·不完全数据情形下参数的点估计模拟 | 第92-93页 |
| ·更新函数的近似计算数值实例 | 第93-101页 |
| 第七章 研究总结与展望 | 第101-103页 |
| 参考文献 | 第103-112页 |
| 本人在读期间完成的工作 | 第112-113页 |
| 致谢 | 第113页 |
