| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 区间删失数据的研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 区间删失数据的发展与研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文研究内容与过程 | 第12-13页 |
| 第2章 预备知识 | 第13-20页 |
| 2.1 生存分析的基本理论 | 第13-14页 |
| 2.1.1 生存函数 | 第13页 |
| 2.1.2 失效率函数 | 第13-14页 |
| 2.1.3 各函数之间的关系 | 第14页 |
| 2.2 几种常用生存寿命分布 | 第14-18页 |
| 2.2.1 指数分布 | 第14-15页 |
| 2.2.2 Weibull分布 | 第15-16页 |
| 2.2.3 对数Logistic分布 | 第16-18页 |
| 2.3 生存函数的非参数估计 | 第18-20页 |
| 第3章 区间删失数据下的参数估计 | 第20-35页 |
| 3.1 基于删失似然函数的极大似然参数估计 | 第20-23页 |
| 3.1.1 区间删失数据下的似然函数理论 | 第20页 |
| 3.1.2 基于删失似然函数的极大似然估计算法 | 第20-21页 |
| 3.1.3 基于删失似然的几种常用分布极大似然估计 | 第21-23页 |
| 3.2 区间删失数据下参数估计的EM算法 | 第23-27页 |
| 3.2.1 EM算法理论 | 第23-24页 |
| 3.2.2 区间删失数据下EM算法参数估计理论 | 第24页 |
| 3.2.3 几种分布EM算法的参数估计 | 第24-27页 |
| 3.3 区间删失数据下参数估计的ECM算法 | 第27-29页 |
| 3.3.1 基于EM估计方法改进的ECM估计方法理论 | 第27-28页 |
| 3.3.2 Weibull分布ECM算法求参数估计 | 第28页 |
| 3.3.3 对数Logistic分布ECM算法求参数估计 | 第28-29页 |
| 3.4 区间删失数据下各分布的参数估计的数值模拟 | 第29-35页 |
| 第4章 区间删失数据下的置信区间 | 第35-44页 |
| 4.1 完全数据下的期望信息量理论 | 第35-36页 |
| 4.2 删失数据下的期望信息量理论 | 第36-37页 |
| 4.3 基于缺失信息原则信息量的几种分布的置信区间估计 | 第37-42页 |
| 4.3.1 指数分布下的置信区间估计 | 第37-38页 |
| 4.3.2 Weibull分布下的置信区间估计 | 第38-40页 |
| 4.3.3 对数Logistic分布下的置信区间估计 | 第40-42页 |
| 4.4 数值模拟 | 第42-44页 |
| 第5章 最优删失计划 | 第44-46页 |
| 5.1 最优删失原则理论 | 第44页 |
| 5.2 最优删失计划设计与数值模拟 | 第44-46页 |
| 第6章 实证分析 | 第46-50页 |
| 6.1 实证数据选取和处理 | 第46-47页 |
| 6.2 数据的非参数估计 | 第47-48页 |
| 6.3 数据的参数估计及结果分析 | 第48-50页 |
| 第7章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 7.1 总结 | 第50页 |
| 7.2 展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 在学期间发表的论文及科研成果清单 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
