【摘 要】
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该文的第一部分的主要工作为：①得到一定条件下两参数指数分布基于分组数据的参数的极大似然估计，给出并证明了该条件极大似然估计存在且唯一的充要条件，同时给出了其它一些估计
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该文的第一部分的主要工作为：①得到一定条件下两参数指数分布基于分组数据的参数的极大似然估计，给出并证明了该条件极大似然估计存在且唯一的充要条件，同时给出了其它一些估计方法，通过模拟比较发现其较优：②从一种新的角度证明了分组数据下单参数指数分布的极大似然估计的渐近正态性，并得到参数的渐近区间估计.该文的第二部分的主要工作为：①对Khamis和Higgins(1998)提出的步进应力的一个新的模型，简称KH模型，证明了KH模型为多步步加TFR模型在威布尔分布下的特例;②探讨了下简单步进加速寿命试验中TamperedFailureRate(TFR)模型与CumulativeExposure(CE)模型的差异，并通过MonteCarlo模拟比较得到结论：TFR模型与CE模型的差异的确存在，但在样本较小时，不易比较，样本较大时可用Schwarz准则和x<2>检验进行模型选择，而Schwarz准则要优于x<2>检验.
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