平衡联合渐进II型截尾方案下浴盆型失效率模型的参数推断研究

本文针对浴盆型失效率(Bathtub-shaped hazard rate)现象的非单调失效模式，创新性地采用平衡联合渐进II型截尾方案(Balanced joint progressive type-II censoring)，基于Chen分布构建了参数推断体系。研究团队通过极大似然估计(MLE)和贝叶斯方法实现了点估计与区间估计，证明了MLE解的唯一存在性，并建立了渐近置信区间与Bootstrap区间。采用重要性采样技术获得后验密度最高区间(HPD)，蒙特卡洛模拟验证了贝叶斯估计优于经典方法，实际数据应用证实了方案的工程价值。

　　

在可靠性工程和生物医学领域，失效数据常呈现"两头高中间低"的浴盆型风险率(Bathtub-shaped hazard rate)。这项研究玩转平衡联合渐进II型截尾方案(balanced joint progressive type-II censoring)，就像给复杂失效模式装上高清显微镜。采用Chen分布这把"万能钥匙"，研究团队构建了参数推断的双轨制：经典派祭出极大似然估计(MLE)配合Bootstrap重采样，贝叶斯派则搬出重要性采样(importance sampling)这把瑞士军刀。

数学推导证实MLE解是"独苗苗"，模拟实验上演贝叶斯估计与经典方法的巅峰对决——蒙特卡洛(Monte Carlo)擂台赛显示，贝叶斯派的最高后验密度区间(HPD intervals)拳法更精准。实际案例中，这套方法如同X光机般透视出产品失效规律，为可靠性评估提供新式武器库。从电子元件寿命到肿瘤复发预测，这种能捕捉非单调失效模式的智能工具箱，正在改写传统生存分析的游戏规则。