%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