和陽,王蓉華,徐曉嶺
(1.上海師范大學數(shù)理學院 上海 200234;
2.上海對外經(jīng)貿(mào)大學統(tǒng)計與信息學院 上海 201620)
Abd Ellah,A H在文獻 [1]中將Lomax分布稱為第二型的Pareto分布,該分布的失效函數(shù)具有單調(diào)遞增和單調(diào)遞減的性質(zhì),在分析醫(yī)學、生物科學和工程科學等方面有重要的貢獻。關(guān)于該分布的統(tǒng)計推斷理論引起了很多統(tǒng)計學者的興趣,并在此之前做了大量的相關(guān)研究工作。例如:文獻 [2]研究了損傷失效率下兩參數(shù)Lomax分布在步進應(yīng)力加速壽試驗下參數(shù)的極大似然估計和近似區(qū)間估計;文獻 [3]研究了在累積損傷模型下兩參數(shù)Lomax分布產(chǎn)品在序進應(yīng)力加速壽命試驗下參數(shù)的極大似然估計和近似區(qū)間估計;文獻 [4]在熵損失下,已知兩參數(shù)Lomax分布中的尺度參數(shù)時,得到了形狀參數(shù)的Bayes估計;文獻 [5]在研究了在累積損傷模型下,Lomax分布在簡單步進應(yīng)力加速壽命試驗下參數(shù)的極大似然估計,同時還討論了參數(shù)的漸進方差-協(xié)方差矩陣,給出了基于漸進正態(tài)性的近似區(qū)間估計,通過似然比的方法得到了參數(shù)的假設(shè)檢驗;文獻 [6]討論了在Linex損失函數(shù)下,Lomax分布中形狀參數(shù)的E-Bayes點估計,運用Monte Carlo方法模擬數(shù)據(jù),比較了不同的估計值;文獻 [7]討論了Lomax分布的參數(shù)的區(qū)間估計和對應(yīng)的假設(shè)檢驗;文獻 [8]討論了服從Lomax分布的產(chǎn)品的次序失效時間的性質(zhì)和漸進分布;文獻 [9]討論了在Linex損失函數(shù)下,Lomax分布中已知尺度參數(shù)的前提條件下,形狀參數(shù)的Bayes估計和多層Bayes估計。本文討論了累積損傷模型下,Lomax分布在序進—恒定應(yīng)力 (V1=0)加速壽命試驗的失效模式以及參數(shù)的極大似然估計和近似區(qū)間估計。
設(shè)某產(chǎn)品的壽命T服從Lomax分布,其分布函數(shù)與密度函數(shù)分別為:
式(1)-(2)中:β——尺度參數(shù);
λ——形狀參數(shù)。
逆冪律模型是指在加速壽命試驗過程中,以電壓作為加速應(yīng)力時,根據(jù)物理原理和試驗的經(jīng)驗總結(jié),發(fā)現(xiàn)有些產(chǎn)品 (例如:絕緣材料、電容器、微型電機和某些電子器件等)的刻度參數(shù)β(單位:h)和電壓 (單位:V)之間有如下關(guān)系 (稱為逆冪律關(guān)系):
式(3)中:d、c——常數(shù),且d>0,c>0。
當產(chǎn)品是電子元器件時,物理實驗表明c僅與元器件的類型有關(guān),而與其規(guī)格無關(guān)。
對上式兩邊同時取對數(shù)后可得,β滿足對數(shù)線性關(guān)系:
其中,a=-lnd,b=-c,φ(V)=lnV是應(yīng)力V的函數(shù)。
關(guān)于步進應(yīng)力或序進應(yīng)力加速壽命試驗的統(tǒng)計分析大多是建立在Nelson假定 (簡稱CE模型)基礎(chǔ)上的。
Nelson假定[11]:產(chǎn)品的殘余壽命僅依賴于當時已積累失效的部分和當時的應(yīng)力水平, 而與積累方式無關(guān)。
Nelson假定其實就是一種 “時間折算”,即如果持續(xù)在一個恒定應(yīng)力下,未失效的產(chǎn)品會根據(jù)該應(yīng)力下的分布函數(shù)來失效, 但是要從以前累積失效的部分開始算起。
設(shè)在恒定應(yīng)力Vi,i=1,2下產(chǎn)品的壽命Ti服從Lomax分布,其分布函數(shù)為:
由Nelson假定知:
即
上式可以解釋為:產(chǎn)品在恒定加速應(yīng)力V2下工作t2時間,相當于在恒定加速應(yīng)力V1下工作t1=時間。
定理[12]:假設(shè)Θ為開區(qū)間,概率密度函數(shù)f(x; θ), θ∈Θ滿足以下條件。
1) 在參數(shù)真值 θ0的領(lǐng)域內(nèi),對所有的t都存在;
2)在參數(shù)真值θ0的領(lǐng)域內(nèi)H (t), 且 EH (t) <∞;
3)在參數(shù)真值θ0處,
其中,撇號表示對θ的微分,記θ?n為n→∞時似然方程的相合解,則:
考慮序進-恒定應(yīng)力加速壽命試驗,在這個試驗中,n個產(chǎn)品在序進應(yīng)力V (t)=Kt+V1,V1≥0下做加速壽命試驗,同時考慮到應(yīng)力過大有可能會改變產(chǎn)品的失效機理,因此產(chǎn)品在序進應(yīng)力V(t)=Kt+V1下試驗持續(xù)到時間τ時 (其間共有r個產(chǎn)品失效),將試驗應(yīng)力穩(wěn)定在Kτ+V1繼續(xù)試驗,直至產(chǎn)品全部失效,試驗終止。
此時應(yīng)力水平有如下表示:
首先,考慮產(chǎn)品在序進應(yīng)力V(t)=Kt+V1,V1≥0下的加速壽命試驗,試驗持續(xù)到時間τ時共有r個產(chǎn)品失效,假定在應(yīng)力V1下產(chǎn)品的壽命分布服從Lomax分布,而尺度參數(shù)β1滿足逆冪律模型:
由文獻 [13]可知:在應(yīng)力V(t)=Kt+V1,V1≥0下工作了t時間,相當于在恒定應(yīng)力V1下工作的時間為:
則由Nelson假定知,產(chǎn)品在在序進應(yīng)力V(t)=Kt+V1,V1≥0下的壽命分布為:
特別地,當V1=0時,即產(chǎn)品在序進應(yīng)力V(t)=Kt下的壽命分布為:
其次,產(chǎn)品在序進應(yīng)力V(t)=Kt+V1下試驗持續(xù)到時間τ后,為了防止改變產(chǎn)品的失效機理,未失效的產(chǎn)品在恒定應(yīng)力Kτ+V1下繼續(xù)試驗,直到剩余的產(chǎn)品全部失效,試驗終止。
在恒定應(yīng)力Kτ+V1下產(chǎn)品工作的時間記為t-τ(都是從時刻0算起),其相當于在應(yīng)力V1下工作的時間為
因此,在時刻τ之前未失效的產(chǎn)品,其工作至t時刻的工作時間相當于在恒定應(yīng)力V1下的工作時間為:
此時,在逆冪律模型下,產(chǎn)品的壽命分布為:FV(t)(t)=
特別地,當V1=0時,產(chǎn)品的壽命分布為:
考慮序進-恒定應(yīng)力加速壽命試驗,在這個試驗中,將n個產(chǎn)品在序進應(yīng)力V (t)=Kt下做加速壽命試驗,當試驗持續(xù)到時間τ時 (其間共有r個產(chǎn)品失效, 其次序失效時間記為: t(1), t(2), …,t(r)),為了防止改變產(chǎn)品的失效機理,此后將試驗應(yīng)力穩(wěn)定在Kτ,繼續(xù)對未失效的產(chǎn)品做加速壽命試驗,直至產(chǎn)品全部失效,試驗終止,其次序失效時間記為: t(r+1), t(r+2), …, t(n))。
密度函數(shù)為:
當t≥τ時,產(chǎn)品服從如下的分布函數(shù):
密度函數(shù)為:
則似然函數(shù)為:
對數(shù)似然函數(shù)為:
分別求lnL(λ,m,c)對λ、m、c的偏導(dǎo)數(shù):
分別求lnL對λ、m、c的二階偏導(dǎo)數(shù):
由此可得fisher信息陣為:
取置信度為1-α,則d的置信區(qū)間為: (d0-同理,c的置信區(qū)間為:λ 的置信區(qū)間為: (λ0-
0.175 2 0.180 3 0.189 7 0.193 9 0.237 60.282 4 0.282 7 0.300 9 0.307 5 0.350 80.406 3 0.421 9 0.434 9 0.497 1
在恒定應(yīng)力Kτ下的失效時間為: 0.537 0 0.556 7 0.658 3 0.886 7 0.911 4 0.930 7
由上面的結(jié)論,得到fisher信息陣為:
取置信區(qū)間為95%,從而得到參數(shù)m的區(qū)間估計為: (0.391 7,1.608 3),參數(shù)c的區(qū)間估計為: (0.292,1.708),參數(shù)λ的區(qū)間估計為:(1.410 7, 4.589 3)。
為了提高試驗效率,減少成本,人們需要盡可能地利用有限的資源得到產(chǎn)品的壽命信息。本文討論了在累積損傷模型下,服從Lomax分布的產(chǎn)品在序進-恒定應(yīng)力加速壽命試驗下的參數(shù)極大似然估計和基于漸進正態(tài)性的近似區(qū)間估計,并用Monte-Carlo法模擬數(shù)據(jù),計算了參數(shù)的極大似然估計和近似區(qū)間估計。得到如下結(jié)論:
1)序進-恒定應(yīng)力加速壽命試驗確實可以提高試驗效率,縮短試驗時間;
2)在序進-恒定應(yīng)力加速壽命試驗下得到的參數(shù)估計仍然能夠反映真實的產(chǎn)品信息;
3)基于漸進正態(tài)性的近似區(qū)間估計能夠很好的包含極大似然估計。
[1]ABD Ellah,A H.Bayesian one sample prediction bounds for Lomax distribution[J].Indian J Pure and Applied Mathematics, 2003, 34 (1): 101-109.
[2]肖小英,任海平.熵損失函數(shù)下兩參數(shù)Lomax分布形狀參數(shù)的Bayes估計 [J].數(shù)學的實踐與認識,2010,40(5): 227-230.
[3]周明元.對稱熵損失函數(shù)下兩參數(shù)Lomax分布形狀參數(shù)的Bayes估計 [J].統(tǒng)計與決策,2010(12):8-10.
[4]王琪,任海平.NA樣本下兩參數(shù)分布Lomax形成參數(shù)的經(jīng)驗Bayes檢驗 [J].統(tǒng)計與決策,2010(12):161-162.
[5]姚惠,謝林.不同損失下Lomax分布形狀參數(shù)的Bayes估計 [J].數(shù)學雜志,2011(6):31-37.
[6]姚惠.Linex損失下Lomax分布形狀參數(shù)的Bayes估計[J].統(tǒng)計與決策,2011(16):173-175.
[7]姚惠,吳現(xiàn)榮.Linex損失下Lomax分布形狀參數(shù)的幾種Bayes估計 [J].黔南民族師范學院學報,2012,31(6): 113-116.
[8]龍兵.兩參數(shù)Lomax分布次序統(tǒng)計量的性質(zhì)和漸進分布[J].蘭州交通大學學報,2013,32(4):164-167.
[9]龍兵.兩參數(shù)Lomax分布中參數(shù)的區(qū)間估計和假設(shè)檢驗[J].江西師范大學學報,2014,38(2):176-179.
[10]AMAL S Hassan,AMANI S Al-Ghamdi.Optimum ztep stress accelerated life testing for Lomax distribution[J].Journal of Applied Sciences Research, 2009, 5 (12):2153-2164.
[11]NELSON W.Accelerated life testing step-stress models and data analysis[J].IEEE Transactions on Reliability,1980, 29 (2): 103-108.
[12]茆詩松,王靜龍,濮曉龍.高等數(shù)理統(tǒng)計 (第二版)[M].北京:高等教育出版社,2006:120-121.
[13]NELSON W.Accelerated testing statistical models,test plans, and data analysis[M].New York: John Wiley&Sons, Inc., 2004: 507-509.