基于双II型截尾样本的序贯尺度参数改进估计方法及其在寿命检验中的应用

来自统计学领域的研究人员针对双II型截尾样本场景，开展了两组指数分布有序尺度参数的组件化估计研究。通过构建尺度不变损失函数体系，提出多个优于最佳仿射同变估计量(BAEE)的新估计器，获得改进估计类并证明其边界估计器的广义贝叶斯性质。研究同步推导出适用于二次损失、熵损失及对称损失函数的改进估计量，并在特殊寿命检验抽样方案中验证应用价值。该成果为可靠性工程中的参数估计提供了更优的统计推断工具。

　　

这项研究开创性地探索了双II型截尾样本(double type-II censoring)场景下的统计推断难题。针对两组存在序贯关系的指数分布尺度参数，研究团队构建了尺度不变损失函数(scale-invariant loss function)框架，提出了一系列突破性的组件化估计方法。

通过严谨的数学推导，不仅证明了新方法对传统最佳仿射同变估计量(Best Affine Equivariant Estimator, BAEE)的优越性，更获得具有广义贝叶斯(generalized Bayes)性质的边界估计器。研究巧妙地将理论成果拓展至三大经典损失函数体系：二次损失(quadratic loss)、熵损失(entropy loss)和对称损失函数(symmetric loss function)，为不同应用场景提供灵活选择。

在验证环节，研究者特别关注寿命检验(life-testing)等特殊抽样方案的应用价值，通过系统的模拟实验对比了各改进估计量的性能表现。最终结合真实案例数据，展示了该方法在可靠性工程(reliability engineering)和生存分析(survival analysis)等领域的实践指导意义。这项研究为处理截尾数据(censored data)提供了更精确的统计工具，显著提升了参数估计的稳健性。