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本文讨论了指数分布的无失效数据（ti,ni），利用指数分布的凸性和其特性| 无记忆性，给出了可靠度的多层Bayes估计，进而得到参数μ 的加权最小二乘估计。
指数分布场合下无失效数据分析
指数分布 无失效数据 Epanechnikov核函数 Bayes估计
2011/11/13
本文对指数分布的无失效数据给出了一种统计分析方法。由指数分布函数的凸性和无记忆性，利用Epanechnikov核函数，给出可靠度的先验分布，进而在无失效数据的情况下，得到了平均寿命的Bayes估计，并与文献中的方法作了比较分析。
指数分布场合下基于分组数据区间估计的新方法
指数分布 多项分布 分组数据 极大似然估计
2008/12/2
从新的角度证明了分组数据下指数分布总体均值的极大似然估计(MLE)的渐进正态性，给出了该均值的渐进置信区间．通过Monte Carlo模拟比较，发现该置信区间优于CHEN和MIE得到的置信区间。