基于指数Frechet分布的多重依赖状态抽样方案设计研究

来自国际统计领域的研究人员针对复杂系统可靠性评估中的抽样效率问题，创新性地设计了基于指数Frechet分布(EFD)的多重依赖状态抽样方案(MDSPS)。该研究通过构建动态接受-拒绝准则，显著提升了小样本条件下的质量检测精度，为航空航天器件等长尾分布产品的寿命检验提供了新的统计工具。

　　

这项开创性研究将指数Frechet分布(Exponentiated Frechet Distribution, EFD)的独特性质与多重依赖状态抽样(Multiple Dependent State Sampling, MDSS)技术相结合，构建了突破性的质量检测框架。通过数学推导证明了新方案在形状参数(shape parameter)β>1时具有严格单调的接受概率函数，其核心创新在于采用动态阈值机制——当前批次的接受决策会直接影响后续3-5个批次的抽样标准。

研究团队巧妙运用极大似然估计(MLE)和蒙特卡洛模拟(Monte Carlo simulation)，验证了方案在生产者风险(α=0.05)和消费者风险(β=0.10)双约束下的优越性能。特别值得注意的是，当尺度参数(scale parameter)λ=2.5时，新方案相比传统单次抽样可减少23.7%的样本量，这对高成本破坏性检测（如卫星零部件寿命测试）具有重大经济价值。

技术细节方面，研究建立了基于分位数函数(quantile function)Q(p)=λ[-ln(1-p^1/α)]^-1/β的迭代计算模型，其中α为指数参数(exponentiation parameter)。通过引入马尔可夫链(Markov chain)分析，证实了方案在截尾数据(censored data)场景下仍保持ASN(Average Sample Number)稳定性，这为医疗设备加速老化试验等现实应用提供了理论保障。