《可靠性与寿命数据的统计分析方法》求取 ⇩

第一章 绪言1

1.1 可靠性和寿命试验中的统计方法1

1.2 目的和范围1

第二章 概率论基础3

2.1 集合论基础3

2.2 样本描述空间，随机变量和概率的定义5

2.3 组合分析初步10

2.4 概率分布13

2.5 从概率分布的抽样14

2.6 联合、边际和条件概率分布16

2.7 累积分布函数20

2.8 概率分布的参数22

2.9 贝叶斯定理24

第三章 统计理论基础30

3.1 矩、母函数和变换30

3.2 一些基本的分布36

3.3 诱导分布40

3.4 估计48

3.5 次序统计量60

3.6 广义高斯--马尔可夫定理和最小二乘方原理62

3.7 可靠性理论中一些有用的极限定理66

3.8 极值理论68

第四章 统计失效模型78

4.1 失效率概念78

4.2 普畦松过程和指数分布80

4.3 伽玛分布84

4.4 威布尔分布86

4.5 龚贝尔(极值)分布87

4.6 对数正态分布89

4.7 失效时间的一般分布90

4.8 混合、合成和竞争性风险模型93

4.9 随机失效率模型98

4.10 二元指数分布100

4.11 疲劳寿命模型(别尔巴姆-桑德尔分布)102

4.12 小结105

5.1 指数分布109

第五章 寿命分布(失效模型)的点估计和区间估计方法109

5.2 威布尔分布126

5.3 伽玛分布177

5.4 对数正态分布180

5.5 别尔巴姆--桑德尔疲劳寿命分布186

第六章 可靠性假设检验196

6.1 统计假设检验196

6.2 对指数分布均值的检验和对未知的可靠性函数的检验200

6.3 二参数指数分布的检验224

6.4 比较两个指数分布的检验226

6.5 对威布尔分布的检验228

6.6 二参数对数正态分布的检验231

6.7 对别尔巴姆--桑德尔疲劳寿命分布的检验232

第七章 拟合优度方法，蒙特卡洛方法和非参数方法234

7.1 拟合优度检验234

7.2 概率分布的蒙特卡洛模拟247

7.3 非参数方法255

7.4 分布、分布分位点和可靠性的区间估计259

8.1 贝叶斯方法和经典方法的比较268

第八章 可靠性中的贝叶斯方法268

8.2 损失函数和贝叶斯估计272

8.3 可靠性中的点和区间估计273

8.4 失效率的贝叶斯点估计和区间估计281

8.5 贝叶斯可靠度的验证试验285

8.6 验前分布的拟合289

第九章 加速寿命试验和有关论题298

9.1 加速寿命试验和失效物理298

9.2 加速寿命试验的实施--某些基本理论300

9.3 加速寿命试验中的估计问题--参数方法302

9.4 加速寿命试验中的估计问题--非参数方法321

9.5 连续增加应力的加速寿命试验325

9.6 加速寿命试验的设计和分析327

第十章 系统可靠性335

10.1 一些一般的随机过程335

10.2 没有维护系统的可靠性模型342

10.3 有维护系统的可靠性模型345

10.4 系统可靠性的置信限351

附录384