混合分配下區間設限樣本的可靠度推論研究

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題名:	混合分配下區間設限樣本的可靠度推論研究
其他題名:	Reliability inference based on the interval-censored samples of mixture distributions
作者:	楊瑾棋;Yang, Chin-Chi
貢獻者:	淡江大學統計學系碩士班蔡宗儒;Tsai, Tzong-Ru
關鍵詞:	Bayesian estimation;censored sample;Markov chain Monte Carlo algorithm;Maximum likelihood estimation;Mixed distribution;貝氏估計;馬可夫鏈蒙地卡羅演算法;混合分配;設限樣本;最大概似估計
日期:	2017
上傳時間:	2018-08-03 14:52:40 (UTC+8)
摘要:	當製造商的元件來自兩個供應商，且個別供應商的元件品質可能不一致時，在混合的比例已知的條件下，本論文採用元件壽命服從韋伯分配的假設，研究在逐步型一區間設限樣本之混合韋伯分配下的參數估計問題，使用 Metropolis-Hasting 馬可夫鏈蒙地卡羅演算法得到模型的參數估計的結果，並以蒙地卡羅模擬評估估計方法的成效。通過模擬結果得到在大樣本下，本論文提出的估計結果相對穩定。 When two suppliers supply components to a manufacturing company and the components from different suppliers could have different levels of quality, the mixed Weibull distributions is considered as the lifetime model of components. Moreover, an analytical Metropolis-Hasting Markov chain Monte Carlo procedure is proposed to estimate the model parameters. A simulation study is carried out to evaluate the performance of the proposed estimation method. Simulation results show that the proposed estimation method perform well with large samples.
顯示於類別:	[統計學系暨研究所] 學位論文

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