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给出了单参数指数,两参数指数,两参数Weibull及两参数对数正态分布型产品在基于分组型数据下参数的近似极大似然估计。
给出了缺失数据场合三参数Weibull分布参数的近似极大似然估计,通过Monte-Carlo模拟例子及实例证实了所给方法的可行性。
在双边定数截尾场合下,给出了Birnbaum -Saunders疲劳寿命分布的统计分析,给出了参数的拟最小二乘估计和近似极大似然估计,并用随机模拟方法比较极大似然估计、近似极大似然估计和拟最小二乘估计的偏性和均方误差.
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。
就统计过程控制在实施过程中遇到的若干问题进行深入研究,首先进行判异准则的小概率推算,纠正了过去小概率计算中一些错误;其次论述了过程异常的两面性及其对过程的改进作用,最后说明进行SPC不能单纯依赖控制图,还应进行能力分析(即技术稳态分析),并及时有效地采取措施对过程进行改进,才能从实施统计过程控制中获得效益.

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