系統識別號 | U0002-1706200517231500 |
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DOI | 10.6846/TKU.2005.00348 |
論文名稱(中文) | 在貝氏方法下加速壽命檢測的一個新模型 |
論文名稱(英文) | A Modified Accelerated Life Test through Bayesian Approach |
第三語言論文名稱 | |
校院名稱 | 淡江大學 |
系所名稱(中文) | 管理科學研究所碩士班 |
系所名稱(英文) | Graduate Institute of Management Science |
外國學位學校名稱 | |
外國學位學院名稱 | |
外國學位研究所名稱 | |
學年度 | 93 |
學期 | 2 |
出版年 | 94 |
研究生(中文) | 李奇鴻 |
研究生(英文) | Chi-Hung Lee |
學號 | 692560542 |
學位類別 | 碩士 |
語言別 | 繁體中文 |
第二語言別 | |
口試日期 | 2005-06-09 |
論文頁數 | 21頁 |
口試委員 |
指導教授
-
黃文濤
委員 - 林玉彬 委員 - 婁國仁 |
關鍵字(中) |
加速壽命檢定 貝氏估計法 邊際最大概似法 |
關鍵字(英) |
Accelerated life test Log-linear Bayesian approach Marginal maximum likelihood approach |
第三語言關鍵字 | |
學科別分類 | |
中文摘要 |
由於現今科技的發達,產品的效能都比以往提高了許多。對製造商而言,產品壽命的檢測是關鍵工作之一。在工業統計領域,我們常應用加速壽命檢定的方式來檢測我們的產品。通常在加速檢定的領域當中,最常被人所運用的是產品壽命與壓力間呈現一個對數線性的關係。然而,在本文中,我們提出一個含有隨機誤差項的合理假設,目的是為了修正上述古典假設下可能會受到其他不確定的因素如溫度、溼度、電壓穩定度等等因素(許多是難以控制的)而影響實際的結果。在這個新的架構下,我們運用了在平方損失函數下貝氏估計法、最小平方法、邊際最大概似法當作本研究的分析方法 |
英文摘要 |
In modern technology, lifetimes of the products have been improved significantly so that life of a product has been much longer than ever before. In order to shorten times of experiments, accelerated life test(ALT) is usually applied for life testing. It is well-known and also most of the research in such area follow that the relationship between lifetime and stress is log-linear. However, in many occasions, due to incontrollable situations such as temperature, humidity, stability of electric voltage etc., such log-linear relationship is violated. Accordingly, in this paper we propose a new model with random error term for the relationship between lifetime and stress. A Bayesian approach under squared loss and some maximum likelihood principal for marginal density are proposed and studied. |
第三語言摘要 | |
論文目次 |
目錄 第一章 緒論 1 1.1 研究背景與動機 1 1.2 問題架構 3 第二章 參數估計 5 2.1 在對數線性模式下的古典估計法 5 2.2 貝氏估計法 6 2.3 邊際最大概似估計法(誤差項為常態分佈) 9 2.4 邊際最大概似估計法(誤差項為均勻分佈) 10 第三章 數值模擬 11 3.1 貝氏估計式模擬 11 3.2 邊際最大概似估計式模擬(誤差項為常態分佈) 12 3.3 邊際最大概似估計式模擬(誤差項為均勻分佈) 13 第四章 結論 20 參考文獻 21 表目錄 表 3.1 當σ2=1時,兩組估計式的偏誤及其標準差.. 14 表 3.2 當σ2=3時,兩組估計式的偏誤及其標準差.. 14 表 3.3 當σ2=5時,兩組估計式的偏誤及其標準差 .. 14 表 3.4 當σ2=1時,兩組估計式的均方誤差 .. 15 表3.5 當σ2=3時,兩組估計式的均方誤差 .. 15 表 3.6 當σ2=5時,兩組估計式的均方誤差.. 15 表 3.7 當σ2=1時,兩組估計式的偏誤及其標準差 .. 16 表 3.8 當σ2=3時,兩組估計式的偏誤及其標準差.. 16 表 3.9 當σ2=5時,兩組估計式的偏誤及其標準差 .. 16 表 3.10 當σ2=1時,兩組估計式的均方誤差.. 17 表 3.11 當σ2=3時,兩組估計式的均方誤差.. 17 表 3.12 當σ2=5時,兩組估計式的均方誤差.. 17 表 3.13 當θ=0.5時,兩組估計式的偏誤及其標準差.. 18 表 3.14 當θ=1.0時,兩組估計式的偏誤及其標準差.. 18 表 3.15 當θ=1.5時,兩組估計式的偏誤及其標準差.. 18 表 3.16 當θ=0.5時,兩組估計式的均方誤差 .. 19 表 3.17 當θ=1.0時,兩組估計式的均方誤差 .. 19 表 3.18 當θ=1.5時,兩組估計式的均方誤差.. 19 |
參考文獻 |
[1] Abramowitz, M. (1967). Handbook of Mathematical Functions, New York. [2] Evans, R.A. (1969). “The Analysis of Accelerated-Temperature-Tests,” Proceedings of the 1969 Annual Symposium on Reliability,294-302. [3] Miller, Robert and Nelson, Wayne (1983). “Optimum Simple Step-Stress Plans for Accelerated Life Testing,” IEEE Transactions on Reliability ,R-32,No.1,59-65. [4] Nelson, Wayne, (1990). Accelerated Testing : Statistical Models, Test Plans, and Data Analyses, Wiley, New York. [5] Teng, Siew-Leng and Yeo, Kwee-Poo (2002). “A Least-Squares Approach to Analyzing Life-Stress Relationship in Step-Stress Accelerated Life Tests,” IEEE Transactions on Reliability,51,No.2,177-182. |
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