基于Dirichlet先验分布的Bayes二项可靠性增长方法

被引：7

作者：

喻天翔

宋笔锋

冯蕴文

机构：

[1] 西北工业大学航空学院

来源：

系统工程理论与实践 | 2006年 / 01期

关键词：

可靠性增长模型; Bayesian方法; Dirichlet分布; 小子样; MCMC方法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TB114.3 [可靠性理论];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

由于产品系统的复杂性和试验的高费用,并且产品的可靠性增长试验往往基于小样本,因此解决小样本问题在可靠性增长试验中也是非常重要的.借助Bayes理论,假设先验分布为Dirichlet分布,解决二项可靠性增长问题,能够充分借助先验分布和试验数据更合理估算出外场可靠性.同时在后验分布的计算上,利用Gibbs抽样的Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法仿真后验分布的计算.和传统的二项式Bayes方法进行比较,利用以Dirichlet分布为先验分布的Bayes方法非常适合阶段性可靠性增长试验评估,借助于专家的经验和以往类似产品的试验数据,容易定量和衡量先验参数.

引用

页码：131 / 135

页数：5

共 6 条

[1]

Baysian dynamic forecasting for attribute reliability. Sohn S Y. Computers and Industrial Engineering . 1997

[2]

A bayes method for assessing product reliability during development testing. Mazzuchi T A,Soyer R. IEEE Transations onReliability . 1993

[3]

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[4]

A baysian notes on reliability growth during a development testing program. Smith A F M. IEEE Transations on Reliability . 1977

[5]

Building prior distributions to support bayesian reliability growth modeling using expert judgment. Walls L,Quigley J. Reliability Engineering . 2001

[6]

Bayesian reliability analysis using the dirichlet prior distribution with emphasis onaccelerated life testing run in random order. Somerrville I F,Dietrich D L,Mazzuchi T A. Nonlinear Analysis,Theory Method&Application . 1997

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