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基于现场删失数据的电能表可靠性评估方法及轮换策略研究 被引量:7
1
作者 董贤光 代燕杰 +2 位作者 王婷婷 崔越 刘凯辛 《电测与仪表》 北大核心 2021年第12期175-183,共9页
国家电网有限公司单相智能电能表(2020)通用技术规范要求,电能表使用寿命提高至16年,即将服役到期的电能表运维规划问题成为该领域研究热点与难点。文中收集了智能电能表近两年的现场故障数据,提出左删失右截尾条件下基于Weibull分布和... 国家电网有限公司单相智能电能表(2020)通用技术规范要求,电能表使用寿命提高至16年,即将服役到期的电能表运维规划问题成为该领域研究热点与难点。文中收集了智能电能表近两年的现场故障数据,提出左删失右截尾条件下基于Weibull分布和指数分布的电能表可靠性评估方法,利用似然比检验选择电能表最优寿命分布,借助极大似然估计和Fisher信息矩阵给出电能表可靠度、失效率、MTBF和可靠寿命的点估计与置信限。将可靠寿命作为电能表使用寿命的度量指标,结合电能表异步投入运行的工程背景,从轮换决策和延寿时间确定方法两个方面给出了电能表轮换对策,实验测试与分析验证了文章方法的有效性。研究成果对智能电能表运行和维护策略制定具有参考价值。 展开更多
关键词 电能表可靠性 左删失右截尾 轮换对策 置信限 延寿 可靠寿命
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几何分布的参数估计及EM算法 被引量:5
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作者 张梦琇 周菊玲 《数学的实践与认识》 北大核心 2018年第20期125-128,共4页
几何分布是很重要的一种离散型寿命分布.通过添加缺损的寿命变量数据,得到完全数据的似然函数,进而利用EM算法,进行了随机模拟,得到的结果表明精确度较高,误差较小.
关键词 左截断右删失数据 几何分布 似然函数 EM算法 R软件
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左截断右删失数据分位差估计及其渐近性质 被引量:3
3
作者 荀立 周勇 《数学学报(中文版)》 CSCD 北大核心 2017年第3期451-464,共14页
我们研究了左截断右删失数据分位差,基于左截断右删失数据乘积限构造了分位差的经验估计,同时克服经验估计的非光滑性,提出了分位数差的核光滑估计.利用经验过程理论推导出这两个估计的渐近偏差和渐近方差,并且在左截断右删失数据下研... 我们研究了左截断右删失数据分位差,基于左截断右删失数据乘积限构造了分位差的经验估计,同时克服经验估计的非光滑性,提出了分位数差的核光滑估计.利用经验过程理论推导出这两个估计的渐近偏差和渐近方差,并且在左截断右删失数据下研究了这两个分位差的大样本性质,获得分位差估计的相合性和渐近正态性.同时给出计算模拟以验证光滑分位差估计的表现,在均方损失的意义下模拟结果表明光滑估计比经验估计具有更好的性质. 展开更多
关键词 左截断右删失数据 分位差 相合性 渐近正态性 均方误差
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左截断右删失数据下尺度参数与协变量相关时广义指数分布的估计及应用 被引量:2
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作者 赵波 王纯杰 +1 位作者 李群 佟知真 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期864-870,共7页
在左截断右删失数据类型下,当时间变量T服从广义指数分布时,针对尺度参数是否受协变量影响建立两种模型,并用极大似然估计法给出参数估计,用Newton-Raphson算法求解参数估计.将两种模型分别应用到变压器寿命数据集和Channing house数据... 在左截断右删失数据类型下,当时间变量T服从广义指数分布时,针对尺度参数是否受协变量影响建立两种模型,并用极大似然估计法给出参数估计,用Newton-Raphson算法求解参数估计.将两种模型分别应用到变压器寿命数据集和Channing house数据集中,得到了其生存函数和风险函数. 展开更多
关键词 左截断右删失数据 广义指数分布 极大似然估计 Newton-Raphson算法 尺度参数回归
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左截断右删失数据下线性模型的加权复合分位数估计及变量选择 被引量:1
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作者 冯海林 罗倩倩 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期863-874,共12页
在可靠性及生存分析等领域中经常出现左截断右删失数据,即指在某种设定下,样本值不能被完全观测到的数据.左截断右删失数据下线性回归的参数估计方法一般选用加权分位数估计,然而加权分位数估计只考虑了单个分位点的损失,在估计效率方... 在可靠性及生存分析等领域中经常出现左截断右删失数据,即指在某种设定下,样本值不能被完全观测到的数据.左截断右删失数据下线性回归的参数估计方法一般选用加权分位数估计,然而加权分位数估计只考虑了单个分位点的损失,在估计效率方面存在缺陷.为克服这一缺点,针对左截断右删失数据下线性模型的参数估计问题,提出了加权复合分位数估计方法.此外,为识别模型中的非零参数并进行变量选择,建立了基于自适应Lasso的惩罚加权复合分位数估计,并在一定假设条件下,证明了所提估计具有渐近正态性和Oracle性质.数值模拟和实例分析结果表明,本文提出的惩罚加权复合分位数估计具有良好的变量选择性质,并且加权复合分位数估计与加权分位数估计相比,具有更高的估计效率. 展开更多
关键词 左截断右删失数据 惩罚加权复合分位数 自适应Lasso 变量选择 正态性 Oracle性质
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双向截尾情况下最大似然估计的强相合性 被引量:1
6
作者 刘焕彬 《华中师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1996年第4期393-398,共6页
讨论了双向截尾情况下分布参数的最大似然估计的渐近性质。
关键词 最大似然估计 强相合性 双相截尾
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基于左截断右删失数据的Lomax分布形状参数估计
7
作者 黄壹玲 周菊玲 董翠玲 《河南科学》 2019年第11期1732-1736,共5页
Lomax分布是数理统计中一种重要分布,基于EM算法及极大似然法研究了左截断右删失数据下Lomax分布的参数估计,推导出参数的迭代式,并应用随机模拟对参数迭代式进行模拟检验,结果表明,迭代式能够快速收敛,估计值精确度较高.
关键词 左截断右删失数据 Lomax分布 EM算法 随机模拟
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双向截尾情况下最大似然估计的渐近正态性
8
作者 刘焕彬 《湖州师专学报》 1996年第5期17-22,共6页
本文讨论了左截断右删失情况下最大似然估计的大样本性质,在一定的条件下证明了最大似然估计具有渐近正态性.
关键词 最大似然估计 渐近正态性 左截断数据
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左截断右删失下一类泛函估计的渐近性质
9
作者 孙六全 郑忠国 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 1999年第1期95-105,共11页
在左截断右删失下,本文讨论了一类广义Von-Mises泛函估计的渐近性质.在一定条件下,得到了此类泛函估计的强逼近和U-统计量表示,并由此得出它的强相合性、渐近正态性及重对数律.
关键词 左截断右删失 泛函估计 U-统计量 渐近性质
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Analyzing Left-truncated and Right-censored Data under Cox Models with Long-term Survivors
10
作者 Fei-peng ZHANG YONG ZHOU 《Acta Mathematicae Applicatae Sinica》 SCIE CSCD 2013年第2期241-252,共12页
We analyze left-truncated and right-censored data using Cox proportional hazard models with long-term survivors. The estimators of covariate coefficients and the long-term survivor proportion are obtained by the parti... We analyze left-truncated and right-censored data using Cox proportional hazard models with long-term survivors. The estimators of covariate coefficients and the long-term survivor proportion are obtained by the partial likelihood method, and their asymptotic properties are also established. Simulation studies demonstrate the performance of the proposed estimators, and an application to a real dataset is provided. 展开更多
关键词 semiparametric proportional hazards models left-truncated and right-censored data long-termsurvivors
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左截断右删失剩余寿命分位数的置信区间构造 被引量:1
11
作者 白永昕 田茂再 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2017年第12期2412-2426,共15页
在医学领域、可靠性分析和人寿保险市场中,剩余寿命是重要的研究范畴之一.因此,剩余寿命分位数区间的精确估计有着重要的意义.但是,在左截断和右删失同时存在的临床数据下,样本量通常很小,传统的置信区间构造方法多数不理想,而且涉及到... 在医学领域、可靠性分析和人寿保险市场中,剩余寿命是重要的研究范畴之一.因此,剩余寿命分位数区间的精确估计有着重要的意义.但是,在左截断和右删失同时存在的临床数据下,样本量通常很小,传统的置信区间构造方法多数不理想,而且涉及到的估计量方差的计算非常繁琐.为了避免上述困难,文章利用Jackknife-d方法构造了左截断右删失剩余寿命分位数的置信区间.同时,通过蒙特卡罗模拟和实例分析对Jackknife-d方法和传统的4种方法进行评价.模拟结果表明:小样本下,Jackknife-d方法得到的置信区间长度最短且覆盖率在大多数情况下都接近于名义水平,是剩余寿命分位数置信区间构造的一种很好的方法. 展开更多
关键词 左截断右删失数据 剩余寿命分位数 置信区间
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