| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 课题背景 | 第7-9页 |
| 1.2 加速寿命现状及发展趋势 | 第9-10页 |
| 1.3 论文选题及相关基本概念 | 第10-12页 |
| 1.4 本文的结构和研究内容 | 第12-13页 |
| 第二章 CE模型定时步加试验下二型Pareto分布的参数估计 | 第13-21页 |
| 2.1 模型假设 | 第13页 |
| 2.1.1 试验过程 | 第13页 |
| 2.1.2 基本假设 | 第13页 |
| 2.2 极大似然估计（MLE） | 第13-16页 |
| 2.2.1 似然函数 | 第13-14页 |
| 2.2.2 似然函数 | 第14-15页 |
| 2.2.3 似然函数 | 第15-16页 |
| 2.3 贝叶斯估计（Bayes estimate） | 第16-17页 |
| 2.3.1 贝叶斯估计 | 第16页 |
| 2.3.2 Lindly算法 | 第16页 |
| 2.3.3 区间估计（MCMC） | 第16-17页 |
| 2.4 数值模拟 | 第17-19页 |
| 2.5 数据分析 | 第19-21页 |
| 第三章 TRV模型逐次截为试验下二型Pareto分布的参数估计 | 第21-28页 |
| 3.1 模型假设 | 第21-22页 |
| 3.1.1 试验过程 | 第21页 |
| 3.1.2 基本假设 | 第21-22页 |
| 3.2 TRV模型极大似然估计 | 第22-24页 |
| 3.2.1 似然函数 | 第22页 |
| 3.2.2 极大似然估计 | 第22-23页 |
| 3.2.3 参数的区间估计 | 第23-24页 |
| 3.2.4 模拟 | 第24页 |
| 3.3 Bayes估计 | 第24-26页 |
| 3.3.1 Bayes估计 | 第24-25页 |
| 3.3.2 区间估计 | 第25-26页 |
| 3.4 数值模拟 | 第26页 |
| 3.5 数值分析 | 第26-28页 |
| 第四章 TFR模型逐次截尾试验下二型Pareto分布的参数估计 | 第28-36页 |
| 4.1 模型假设 | 第28-29页 |
| 4.1.1 试验过程 | 第28页 |
| 4.1.2 基本假设 | 第28-29页 |
| 4.2 极大似然估计（MLE） | 第29-31页 |
| 4.2.1 似然函数 | 第29页 |
| 4.2.2 参数的点估计 | 第29-30页 |
| 4.2.3 参数的极大似然估计 | 第30-31页 |
| 4.2.4 模拟 | 第31页 |
| 4.3. Bayes估计 | 第31-33页 |
| 4.3.1 Bayes估计 | 第31-32页 |
| 4.3.2 区间估计 | 第32-33页 |
| 4.4 数值模拟 | 第33-35页 |
| 4.5 数值分析 | 第35-36页 |
| 第五章 全文的总结和展望 | 第36-37页 |
| 5.1 本论文的研究总结 | 第36页 |
| 5.2 本文的不足和研究前景的展望 | 第36-37页 |
| 参考文献 | 第37-39页 |
| 致谢 | 第39-40页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第40页 |
