%0 Journal Article %T 熵损失下失效率的E-Bayes估计及其性质 %A 许道军 %A 李国望 %A 沈浮 %J 重庆师范大学学报(自然科学版) %P 77-80 %D 2013 %R 10.11721/cqnuj20130316 %X 失效率的多层Bayes估计需要用到复杂的积分,计算比较困难。本文提出了一种新的估计方法――E-Bayes估计法。它是在Bayes估计的基础上,先给出超参数的先验分布,进而对失效率进行估计。文章分别给出了在特定超参数先验分布的条件下,失效率的E-Bayes估计和多层Bayes估计的计算公式。结果表明,失效率的E-Bayes估计避免了多层Bayes估计复杂的积分计算,形式上更加简洁,便于计算。并通过实例证明,对于同一组实验数据,失效率的E-Bayes估计和多层Bayes估计的数值计算结果十分接近。这说明,失效率的E-Bayes估计不仅具有多层Bayes估计的稳健性,而且具有多层Bayes估计的精确性,从而表明本文提出的失效率的E-Bayes估计法是可行的,且相比于失效率的多层Bayes估计更加简洁,更便于应用。 %K 失效率 %K 熵损失 %K 指数分布 %K E-Bayes估计 %K 多层Bayes估计 %U http://cqnuj.cqnu.edu.cn/oa/DArticle.aspx?type=view&id=130315