典型文献
基于Bootstrap的小样本可靠性评估方法
文献摘要：
针对小样本情况下,采用极大似然估计Mle法求解分布参数会产生较大误差的问题,基于Bootstrap数据扩充的思想提出了B-mle法,减小了参数估计的误差.首先,利用Bootstrap法对小样本数据重抽样产生多组再生样本,达到扩充数据样本的目的;其次,对再生样本采用极大似然估计求解分布参数,得到多组参数的极大似然估计值,并采用核密度估计方法直接从参数估计值求解得到概率密度函数;最后,在给定置信水平下,确定参数的置信区间,得到可靠度的置信区间,并通过Monte Carlo法验证B-mle法的可行性和可信性.利用B-mle法对柱塞泵失效数据进行可靠性的评估,得到不同置信水平下Weibull分布形状参数、尺度参数以及可靠度的置信区间.
文献关键词：
极大似然估计;Bootstrap法;核密度估计;概率密度函数;Monte Carlo模拟
中图分类号：
作者姓名：
张震;刘俭辉;赵成;剡昌锋
作者机构：
兰州理工大学 机电工程学院,甘肃 兰州 730050;林德液压(中国)有限公司,山东 潍坊 261061
文献出处：
引用格式：
[1]张震;刘俭辉;赵成;剡昌锋-.基于Bootstrap的小样本可靠性评估方法)[J].兰州理工大学学报,2022(01):39-44
A类：
Mle,mle
B类：
Bootstrap,可靠性评估,极大似然估计,分布参数,数据扩充,参数估计,小样本数据,重抽样,充数,估计值,核密度估计,估计方法,概率密度函数,定置,置信水平,置信区间,可靠度,Monte,Carlo,可信性,柱塞泵,失效数据,Weibull,形状参数,尺度参数
AB值：
0.279555
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