[发明专利]基于Marshall-Olkin扩展指数分布的可靠性分析方法有效
| 申请号： | 201910671559.X | 申请日： | 2019-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN110457782B | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 贺兴时;肖金安 | 申请（专利权）人： | 西安工程大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06F17/18;G06F119/02 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 王蕊转 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开基于Marshall‑Olkin扩展指数分布的可靠性分析方法，基于该分布的广义逐步混合截尾模型可靠性分析方法，按照以下步骤实施：关于符合Marshall‑Olkin扩展指数分布的样品寿命，在广义逐步混合截尾下，建立关于未知参数的似然函数，并求对数似然函数；通过经典统计方法求出该分布未知参数的最大似然估计值和渐近置信区间；在先验分布为伽马分布的条件下，推导未知参数的条件分布函数；采用Metropolis‑Hastings抽样算法获得分布未知参数的贝叶斯估计和最大后验密度可信区间。能够缩短寿命可靠性分析时间、降低试验成本和提高试验效率，具有重要的工程应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 marshall olkin 扩展 指数分布 可靠性分析 方法 | ||
【主权项】：
1.基于Marshall-Olkin扩展指数分布的可靠性分析方法，其特征在于，基于该分布的广义逐步混合截尾模型可靠性分析方法，具体按照以下步骤实施：/n步骤1、关于符合Marshall-Olkin扩展指数分布的样品寿命，在广义逐步混合截尾下，建立关于未知参数的似然函数，并求对数似然函数；/n步骤2、通过经典统计方法求出该分布未知参数的最大似然估计值和渐近置信区间；/n步骤3、在先验分布为伽马分布的条件下，推导未知参数的条件分布函数；/n步骤4、采用Metropolis-Hastings抽样算法获得分布未知参数的贝叶斯估计和最大后验密度可信区间。/n
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