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基于指数分布定时截尾寿命试验,定义了失效率λ的单侧M-Bayes置信上限和可靠度R(t)的单侧M-Bayes置信下限;证明了超参数取不同密度函数时λ的M-Bayes置信上限函数性质,探讨了估计量关于超参数的稳健性,并通过实例对失效率λ和可靠度R(t)给出了不同超参数下的M-Bayes估计。结果证明,对于超参数分布的不同选取,估计具有较强的稳健性。