§ 瀏覽學位論文書目資料
 
本論文電子全文於2014-06-26起於校外公開使用
本論文紙本於2014-06-26起公開使用
  
系統識別號 U0002-2106201201322400
DOI 10.6846/TKU.2012.00866
論文名稱(中文) 利用雙型二設限樣本評估具有Burr XII分配與極值分配之產品的壽命績效指標
論文名稱(英文) Assessing the lifetime performance indices of products with the Burr XII and Extreme Value distributions based on doubly type II censored samples
第三語言論文名稱
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中文) 統計學系碩士班
系所名稱(英文) Department of Statistics
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 100
學期 2
出版年 101
研究生(中文) 張逸柔
研究生(英文) I-Jou Chang
學號 698650263
學位類別 碩士
語言別 繁體中文
第二語言別
口試日期 2012-06-01
論文頁數 98頁
口試委員 指導教授 - 吳錦全
委員 - 吳淑妃
委員 - 張揖平
關鍵字(中) Burr XII分配
極值分配
雙型II設限樣本
壽命績效指標
蒙地卡羅模擬
關鍵字(英) Burr XII distribution
Extreme value distribution
Doubly type II censored sample
Lifetime performance index
Monte Carlo simulation
第三語言關鍵字
學科別分類
中文摘要 
製程能力指標近年來被製造商廣泛運用在品質監控上，藉由指標值來評估製程能力的好壞。對於產品壽命之相關分配，在實務上可利用壽命績效指標CL來衡量產品的壽命績效，其中L為規格下界。而在壽命試驗中常因時間的限制以及人力和成本的考量而無法取得完整樣本資料，因此在本文將採用設限樣本資料。
  本文的主要目的是利用雙二設限樣本來評估Burr XII和極值之雙參數壽命分配之產品的壽命績效指標CL，並利用CL的不偏估計量，建立相關的檢定程序與信賴區間，再針對壽命績效指標的檢定力及信賴區間進行蒙地卡羅模擬。經由模擬結果顯示，不論樣本個數n、設限樣本個數r、s如何變動，檢定力與信賴區間的模擬平均值均非常接近真實值。最後，透過實例分析，說明各項程序的運用，以提供給製造商評估產品的壽命是否符合所要求的水準。
英文摘要 
In recent years, many process capability indices (PCIs) have been widely used in qality monitoring by many manufacturing industries.In practice, the lifetime performance index CL is utilized to measure lifetime performance for products with some lifetime distributions, where L is the lower specification limit. In lifetime testing experiments, we may not be able to obtain a complete sample due to time limitation or other restrictions. Therefore, censored samples arise in practice.

    This research constructs an unbiased estimator of CL based on the doubly type II censored sample from Burr XII and Extreme value distribution,respectively.The unbiased estimator of CL is then utilized to develop a hypothesis testing procedure and the confidence interval in the condition  of  known  L. The purchasers can then employ the new hypothesis and the confidence interval to determine whether the lifetime performance of products adhere to the required level.
第三語言摘要
論文目次 
目錄
第一章 緒論	1
1.1前言	1
1.2研究動機與目的	1
1.3文獻探討	3
1.4本文架構	6
第二章 利用雙型二設限樣本評估具有Burr-XII分配之產品的壽命績效	7
2.1 產品的壽命績效指標與製程良率	7
2.2 壽命績效指標C_L的估計量	10
2.3 壽命績效指標C_L的檢定程序	12
2.4 壽命績效指標之檢定力及其模擬值之比較	15
2.5 壽命績效指標的信賴區間	18
2.6壽命績效指標之信賴水準的蒙地卡羅模擬程序	20
2.7 數值範例	22
附錄一. Burr XII分配	49
第三章 利用雙型二設限樣本評估具有極值分配之產品的壽命績效	51
3.1 產品的壽命績效指標	51
3.2 壽命績效指標C_L的估計量	52
3.3 壽命績效指標C_L的檢定程序	55
3.4 壽命績效指標之檢定力及其模擬值之比較	58
3.5 壽命績效指標的信賴區間	61
3.6 壽命績效指標之信賴水準的蒙地卡羅模擬程序	63
3.7 數值範例	65
附錄二. 極值分配	92
第四章 結論與未來研究方向	94
5.1 結論	94
5.2 未來研究方向	95
參考文獻. 	96

表目錄

表2.1壽命績效指標C_L與製程良率P_r	9
表2.2 顯著水準 =0.01與壽命指標值C_L=c^*=0.1(0.1)0.9在設限參數r=1(1)3，s=1(1)3
，n=8(1)20，m=n-s-r下，具有Burr XII分配之產品壽命績效指標的臨界值C_0。…24
表2.3 顯著水準 =0.05與壽命指標值C_L=c^*=0.1(0.1)0.9在設限參數r=1(1)3，s=1(1)3
，n=8(1)20，m=n-s-r下，具有Burr XII分配之產品壽命績效指標的臨界值C_0。…25
表2.4 顯著水準 =0.01與壽命指標值C_L=c^*=0.1(0.1)0.9在設限參數r=0，s=1(1)3
，n=8(1)20，m=n-s-r下，具有Burr XII分配之產品壽命績效指標的臨界值C_0。…26
表2.5 顯著水準 =0.05與壽命指標值C_L=c^*=0.1(0.1)0.9在設限參數r=0，s=1(1)3
，n=8(1)20，m=n-s-r下，具有Burr XII分配之產品壽命績效指標的臨界值C_0。…27
表2.6 在顯著水準 =0.01與設限參數r=1,s=1下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
與真值(P(c_1))及SMSE。	28
表2.7 在顯著水準 =0.01與設限參數r=1,s=2下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
與真值(P(c_1))及SMSE。	29
表2.8 在顯著水準 =0.01與設限參數r=1,s=3下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
與真值(P(c_1))及SMSE。	30
表2.9 在顯著水準 =0.01與設限參數r=2,s=1下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
與真值(P(c_1))及SMSE。	31
表2.10 在顯著水準 =0.01與設限參數r=2,s=2下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
與真值(P(c1))及SMSE。	32
表2.11 在顯著水準 =0.01與設限參數r=2,s=3下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
與真值(P(c_1))及SMSE。	33
表2.12 在顯著水準 =0.01與設限參數r=3,s=1下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
與真值(P(c_1))及SMSE。	34
表2.13 在顯著水準 =0.01與設限參數r=3,s=2下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
與真值(P(c_1))及SMSE。	35
表2.14 在顯著水準 =0.01與設限參數r=3,s=3下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
與真值(P(c_1))及SMSE。	36
表2.15 在顯著水準 =0.05與設限參數r=1,s=1下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
與真值(P(c_1))及SMSE。	37
表2.16 在顯著水準 =0.05與設限參數r=1,s=2下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
與真值(P(c_1))及SMSE。	38
表2.17 在顯著水準 =0.05與設限參數r=1,s=3下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
與真值(P(c_1))及SMSE。	39
表2.18 在顯著水準 =0.05與設限參數r=2,s=1下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
與真值(P(c_1)))及SMSE。	40
表2.19 在顯著水準 =0.05與設限參數r=2,s=2下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
與真值(P(c_1))及SMSE。	41
表2.20 在顯著水準 =0.05與設限參數r=2,s=3下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1))) 
與真值(P(c_1))及SMSE。	42
表2.21 在顯著水準 =0.05與設限參數r=3,s=1下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
與真值(P(c_1))及SMSE。	43
表2.22 在顯著水準 =0.05與設限參數r=3,s=2下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
與真值(P(c_1))及SMSE。	44
表2.23 在顯著水準 =0.05與設限參數r=3,s=3下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
與真值(P(c_1))及SMSE。	45
表2.24 在顯著水準 =0.01、參數值c=3、目標值C_L=0.35和規格下界L=1下，壽命績效指標
之信賴水準(1- )模擬平均值與SMSE。	46
表2.25 在顯著水準 =0.05、參數值c=3、目標值C_L=0.35和規格下界L=1下，壽命績效指標
之信賴水準(1- )模擬平均值與SMSE。	47
表2.26 參數c、θ及SSE的對應值	48
表3.1 顯著水準 =0.01與壽命指標值C_L=c^*=0.1(0.1)0.9在設限參數r=1(1)3，s=1(1)3，
n= 8(1)20，m=n-s-r下，具有極值分配之產品壽命績效指標的臨界值C_0。	67
表3.2 顯著水準 =0.05與壽命指標值C_L=c^*=0.1(0.1)0.9在設限參數r=1(1)3，s=1(1)3，
n=8(1)20，m=n-s-r下，具有極值分配之產品壽命績效指標的臨界值C_0。	68
表3.3 顯著水準 =0.01與壽命指標值C_L=c^*=0.1(0.1)0.9在設限參數r=0，s=1(1)3，
n=8(1)20，m=n-s-r下，具有極值分配之產品壽命績效指標的臨界值C_0。	69
表3.4 顯著水準 =0.05與壽命指標值C_L=c^*=0.1(0.1)0.9在設限參數r=1(1)3，s=1(1)3， n=8(1)20，m=n-s-r下，具有極值分配之產品壽命績效指標的臨界值C_0。	70
表3.5 在顯著水準 =0.01與設限參數r=1,s=1下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
與真值(P(c_1))及SMSE。	71
表3.6 在顯著水準 =0.01與設限參數r=1,s=2下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
與真值(P(c_1))及SMSE。	72
表3.7 在顯著水準 =0.01與設限參數r=1,s=3下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
與真值(P(c_1))及SMSE。	73
表3.8 在顯著水準 =0.01與設限參數r=2,s=1下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
與真值(P(c_1))及SMSE。	74
表3.9 在顯著水準 =0.01與設限參數r=2,s=2下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
與真值(P(c_1))及SMSE。	75
表3.10 在顯著水準 =0.01與設限參數r=2,s=3下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
與真值(P(c_1))及SMSE。	76
表3.11 在顯著水準 =0.01與設限參數r=3,s=1下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
與真值(P(c_1))及SMSE。	77
表3.12 在顯著水準 =0.01與設限參數r=3,s=2下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
與真值(P(c_1))及SMSE。	78
表3.13 在顯著水準 =0.01與設限參數r=3,s=3下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
與真值(P(c_1))及SMSE。	79
表3.14 在顯著水準 =0.05與設限參數r=1,s=1下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
與真值(P(c_1))及SMSE。	80
表3.15 在顯著水準 =0.05與設限參數r=1,s=2下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
         與真值(P(c_1))及SMSE。	81
表3.16 在顯著水準 =0.05與設限參數r=1,s=3下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
         與真值(P(c_1))及SMSE。	82
表3.17 在顯著水準 =0.05與設限參數r=2,s=1下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
         與真值(P(c_1))及SMSE。	83
表3.18 在顯著水準 =0.05與設限參數r=2,s=2下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
         與真值(P(c_1))及SMSE。	84
表3.19 在顯著水準 =0.05與設限參數r=2,s=3下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
         與真值(P(c_1))及SMSE。	85
表3.20 在顯著水準 =0.05與設限參數r=3,s=1下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
         與真值(P(c_1))及SMSE。	86
表3.21 在顯著水準 =0.05與設限參數r=3,s=2下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
         與真值(P(c_1))及SMSE。	87
表3.22 在顯著水準 =0.05與設限參數r=3,s=3下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 
         與真值(P(c_1 ))及SMSE。	88
表3.23 在顯著水準 =0.01、參數值 =3、目標值C_L=0.35和規格下界L=1下，壽命績效指標
         之信賴水準(1- )模擬平均值與SMSE。	89
表3.24 在顯著水準 =0.05、參數值 =3、目標值C_L=0.35和規格下界L=1下，壽命績效指標
         之信賴水準(1- )模擬平均值與SMSE。	90
表3.25 參數 、π及SSE的對應值	91

圖目錄

圖2.1在顯著水準 =0.01與設限參數r=1,s=1下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1))與
真值(P(c_1))之圖形。	28
圖2.2在顯著水準 =0.01與設限參數r=1,s=2下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1 ))與
真值(P(c_1))之圖形。	29
圖2.3在顯著水準 =0.01與設限參數r=1,s=3下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1 ))與
真值(P(c_1)))之圖形。	30
圖2.4在顯著水準 =0.01與設限參數r=2,s=1下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1 ))與
真值(P(c_1))之圖形。	31
圖2.5在顯著水準 =0.01與設限參數r=2,s=2下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1 ))與
真值(P(c_1)))之圖形。	32
圖2.6在顯著水準 =0.01與設限參數r=2,s=3下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1 ))與
真值(P(c_1))之圖形。	33
圖2.7在顯著水準 =0.01與設限參數r=3,s=1下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1 ))與
真值(P(c_1))之圖形。	34
圖2.8在顯著水準 =0.01與設限參數r=3,s=2下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1 ))與
真值(P(c_1))之圖形。	35
圖2.9在顯著水準 =0.01與設限參數r=3,s=3下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1 ))與
真值(P(c_1))之圖形。	36
圖2.10在顯著水準 =0.05與設限參數r=1,s=1下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 與真值(P(c_1))之圖形。	37
圖2.11在顯著水準 =0.05與設限參數r=1,s=2下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1 )) 與真值(P(c_1))之圖形。	38

圖2.12在顯著水準 =0.05與設限參數r=1,s=3下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1 )) 與真值(P(c_1))之圖形。	39
圖2.13在顯著水準 =0.05與設限參數r=2,s=1下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1 )) 與真值(P(c_1))之圖形。	40
圖2.14在顯著水準 =0.05與設限參數r=2,s=2下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1 ))
與真值(P(c_1))之圖形。	41
圖2.15在顯著水準 =0.05與設限參數r=2,s=3下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1 )) 與真值(P(c_1))之圖形。	42
圖2.16在顯著水準 =0.05與設限參數r=3,s=1下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1 )) 與真值(P(c_1))之圖形。	43
圖2.17在顯著水準 =0.05與設限參數r=3,s=2下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1 )) 與真值(P(c_1))之圖形。	44
圖2.18在顯著水準 =0.05與設限參數r=3,s=3下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1 )) 與真值(P(c_1))之圖形。	45
圖2.19 c與SSE的關係圖	48
圖3.1在顯著水準 =0.01與設限參數r=1,s=1下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1 ))與
真值(P(c_1))之圖形。	71
圖3.2在顯著水準 =0.01與設限參數r=1,s=2下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1 ))與
真值(P(c_1))之圖形。	72
圖3.3在顯著水準 =0.01與設限參數r=1,s=3下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1 ))與
真值(P(c_1))之圖形。	73
圖3.4在顯著水準 =0.01與設限參數r=2,s=1下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1 ))與
真值(P(c_1))之圖形。	74
圖3.5在顯著水準 =0.01與設限參數r=2,s=2下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1 ))與
真值(P(c_1))之圖形。	75
圖3.6在顯著水準 =0.01與設限參數r=2,s=3下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1 ))與
真值(P(c_1))之圖形。	76
圖3.7在顯著水準 =0.01與設限參數r=3,s=1下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1))與
真值(P(c_1))之圖形。	77
圖3.8在顯著水準 =0.01與設限參數r=3,s=2下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1 ))與
真值(P(c_1))之圖形。	78
圖3.9在顯著水準 =0.01與設限參數r=3,s=3下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1 ))與
真值(P(c_1))之圖形。	79
圖3.10在顯著水準 =0.05與設限參數r=1,s=1下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1 ))與真值(P(c_1))之圖形。	80
圖3.11在顯著水準 =0.05與設限參數r=1,s=2下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1 )) 與真值(P(c_1))之圖形。	81
圖3.12在顯著水準 =0.05與設限參數r=1,s=3下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1 )) 與真值(P(c_1))之圖形。	82
圖3.13在顯著水準 =0.05與設限參數r=2,s=1下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1 )) 與真值(P(c_1))之圖形。	83
圖3.14在顯著水準 =0.05與設限參數r=2,s=2下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1 )) 與真值((P(c_1))之圖形。	84
圖3.15在顯著水準 =0.05與設限參數r=2,s=3下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 與真值(P(c_1))之圖形。	85
圖3.16在顯著水準 =0.05與設限參數r=3,s=1下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 與真值((P(c_1))之圖形。	86
圖3.17在顯著水準 =0.05與設限參數r=3,s=2下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1 )) 與真值(P(c_1))之圖形。	87
圖3.18在顯著水準 =0.05與設限參數r=3,s=3下，壽命績效指標的檢定力模擬平均值(P(c_1)) 與真值(P(c_1))之圖形。	88
圖3.19  與SSE的關係圖	91
參考文獻 
中文部分
[1] 王文成(民95)，在雙型II設限樣本下，對具有指數分配的產品之壽命績效作統計推論，嘉義大
學應用數學系碩士班碩士論文。
[2] 李百靈(民89)，以雙型II設限樣本探討Gompertz和極值分配之參數的區間估計，淡江大學統計
學系應用統計學碩士班碩士論文。
[3] 林雅莉(民94)，利用多重型II設限樣本對Burr Type XII 及Lognormal分配的形狀參數作統計
推論。
[4] 林躍融(民100)，利用型II設限與逐步設限樣本評估具有浴缸型分配之產品的壽命績效指標，淡
江大學統計學系應用統計學碩士班碩士論文。

	英文部分
[1] Bain, L. J. & Engelhart, M. (1992).Introduction to Probability and Mathematical Statistics.
Duxbury Press.
[2] Bickel, P. J., and Doksum, K. A. (1977). Mathematical Statistics:Biasic Ideas and Selected Topics.Holden-Day Inc..
[3] Chan, L.K., Cheng, S.W. and Spiring, F. A. (1988). A new measure of process capability: C_pm. Journal of Quality Technology, 20(3), 162-175.
[4] Clement, J.A. (1989). Process capability calculations for non-normal distribution. Quality Progress, 22, 95-100.

[5] Cohen, A.C. (1963). Progressively censored samples in the life testing. Technometrics, Vol. 5,
pp.327-339.
[6] Cohen, A.C. (1991). Truncated and Censored Samples. Marcel Dekker, Inc.
[7] Fernández A.J. (2000). On maximum likelihood prediction based on Type-II censored exponential data. Metrika, Vol. 50, pp. 211-220.
[8] Gumbel, E. J. (1958). Statistics of Extremes. New York：Columbia University Press.
[9] Jiang, R. Ji,P. & Xiao, X. (2003). Aging property of unimodal failure rate models. Reliability Engi-
neering & System Safety,79,113-116.
[10] Johnson, L. N. & Kotz, S. (1970). Distribution in Statistics：Continuous Univariate DistriButIons.
Vol.1&2, Wiley, New York.
[11] Kane, V.E. (1986). Process capability indices. Journal of Quality Technology, 18(1), 41-52.
[12] Lawless, J.E.(1982). Statistical Models and Methods for lifetime Data. John Wiley and Sons, New
York.
[13] Lee,W.C.,Wu,J.W,Hong,C.W. (2009). Assessing the lifetime performance index of products from progressively type II right censored data using Burr XII model.Mathematics and Computers in Simulation. 79,2167-2179.
[14] Montgomery, D.C. (1985). Introduction to Statistical Quality control. John Wiley and Sons.
[15] Nelson.W, (1982). Applied Life Data Analysis. Wiley,New York.
[16] Nordquist, J. F. (1945). Theory of largest values, applied to earthquake magnitudes. Transactions of
American Geographical Union, 26, pp. 29-31.
[17] Pearn, W.L. and Chen, K.S. (1997). Capability indices for non-normal distributions with an application in electrolytic capacitor manufacturing. Microelectronics and Reliability, 37(12), 1853-1858.
[18] Pearn, W.L., Kotz, S. and Johnson, N.L. (1992). Distributional and inferential properties of process capability indices. Journal of Quality Technology, 24(4), 216-233.
[19] Potter, W. D. (1949). Normalcy test of Precipitation and frequency studies of runoff on small waters-
heds. U. S. Department of Agriculture Technical Bulletin, No.985,Washington, DC：GPO.
[20] Rantz, S. F. & Riggs, H. C.(1949). Magnitude and frequency of floods in the Columbia River Basin. U. S. Geological Survey, Water Supply Paper1080, pp. 317-476.
[21] Tong, L.I., Chen, K.T. and Chen, H.T. (2002). Statistical testing for assessing the performance of lifetime index of electronic components with exponential distribution. International Journal of Quality & Reliability Management, 19(7), 812-824.
[22] Wu, J.W., Lee, W.C., and Hou, H.C. (2007). Assessing the performance for the products with rayleigh lifetime. Journal of Quantitative Management, 4, 147-160.
[23] Wu, J.W., and Li, P.L.(2004). Optimal Parameter Estimation of the Extreme Value Distribution
Based on a Type II Censored Sample. Communications in Statistics- Theory and Methods, Vol.32, pp.533-554.
[24] Wu,S.F.(2008). Interval estimation for Pareto distribution based on a doubly type II censored sam-
ple.Statistics and Data Analysis, 52,3779-3788.
[25] Wu,S.F.,Wu,C.C.,Chen,Y.L.,Yu,Y.R.,Lin,Y.P.(2010). Interval estimation of two-parameter Burr-XII distribution under progressive censoring. Statistics,Vol.44,No.1,pp.77-88.
論文全文使用權限
校內：
紙本論文於授權書繳交後2年公開
同意電子論文全文授權校園內公開
校內電子論文於授權書繳交後2年公開
校外：
同意授權
校外電子論文於授權書繳交後2年公開
 返回頁首

如有問題，歡迎洽詢！
圖書館數位資訊組　(02)2621-5656 轉 2487 或 來信