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广义指数分布是新近由Gupta和Kundu提出的一种寿命分布,它有一个右偏的单峰的密度函数和只依赖于形状参数的单调的故障率函数,于是在有些情形下,两参数的广义指数分布比两参数的Gamma分布和两参数Weibull分布能更好的拟合寿命数据和峰态数据.本文主要研究广义指数分布的参数估计与均值比较问题.第二章在q对称熵损失函数下及在三种不同的先验信息下分别获得了广义指数分布形状参数a的Bayes估计,并对估计的容许性进行了讨论.第三章研究了无失效数据下刻度参数的近似修正极大似然估计.本章首先利用Bayes综合确定法获得了修正极大似然函数累积失效数Li的Bayes估计,在此基础上又利用函数变换和泰勒级数法获得了广义指数分布的刻度参数λ的近似修正极大似然估计.第四章研究了刻度参数相同的两个广义指数分布总体的均值的比较问题.首先把广义指数分布的均值比较问题转化为对两个分布形状参数的比较问题,然后利用广义p值的方法获得了该检验问题的广义p值.