【摘 要】
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针对产品可靠性统计分析中,经常面临的小样本问题或误差项分布不明确的问题,将Bootstrap方法引入到产品可靠性的回归统计分析,提出了基于极大似然-最小二乘估计(ML-LSE)二步
【机 构】
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浙江理工大学机械设计与制造研究所,浙江大学流体传动与控制国家重点实验室
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针对产品可靠性统计分析中,经常面临的小样本问题或误差项分布不明确的问题,将Bootstrap方法引入到产品可靠性的回归统计分析,提出了基于极大似然-最小二乘估计(ML-LSE)二步法的产品可靠性Bootstrap统计分析方法;同时通过对Bootstrap估计值进行纠偏处理,提高了小样本条件下或误差项分布不明确时产品可靠性的统计精度,并求得某型电连接器在正常应力水平下可靠性特征值的区间估计值。统计模拟的结果表明,经纠偏处理后的Bootstrap回归统计分析方法,所得产品可靠性特征值的估计精度能满足置信度的要求。
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