Тема: Изучение связей между расстоянием в равномерной метрике и функцией мощности критерия для различения между семействами распределений гамма и Вейбулла
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
📋 Содержание
1 Тестируемые вероятностные модели и расстояние между ними в равномерной метрике 6
2 Тестовые статистики и асимптотическая
нормальность их распределений 8
3 Построение критерия и вычисление его
асимптотической мощности 14
4 Оптимизация мощности критерия 18
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 21
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 22
ПРИЛОЖЕНИЕ
📖 Введение
Цель дипломной работы — построить локально наиболее мощный критерий для выбора одной из двух вероятностных моделей надежности: модель старения и износа (гамма-распределение) и модель слабого звена (распределение Вейбулла). Актуальность выбора данной задачи определяется ее практической ценностью. Модели старения и слабого звена наиболее часто используются на практике с целью назначения гарантийного срока служб. Научная актуальность состоит в том, что к настоящему моменту не имеется оптимального критерия для различения этих моделей.
Первая модель старения и износа определяется гамма-распределением. Старение — естественный процесс изменения свойств и качества материала. Вместе с износом это приводит к тому, что материал теряет свои первоначальные свойства и начинает снашиваться. Таким образом, если статистические исследования подтверждают модель надежности типа старения и износа (принимается гипотеза, что данные долговечности имеют гамма- распределение), то следует проводить необходимые меры по устранению износа, например, смазывать трущиеся детали. Вторая - модель слабого звена. Она определяется распределением Вейбулла. Здесь рассматривается система, состоящая из последовательно соединенных между собой звеньев, отказ одного — слабого звена, влечет за собой отказ всей системы. Эта модель позволяет объяснить возникновение отказов, вызванных мелкими необнаруженными дефектами. Чтобы избежать появление отказов, вызываемых износом слабых звеньев или старых систем, нужно вовремя уметь определять срок службы и срок замены частей системы.
В дипломной работе совершенствуется статистический критерий для различения распределений гамма G(9,a) и Вейбулла W(92,в), представленный в работе [1], с точки зрения повышения его мощности до построения локально наиболее мощного критерия.
По тестированию моделей старения и слабого звена существует большое количество литературы, в частности, в казанском университете этой проблеме также уделялось большое внимание. Так в работах Володина И.Н. [2],[7] были предложены критерии различения этих моделей и ряда других. Результаты этих работ положены в основу моей дипломной работы. Следует также упомянуть статью Володина И.Н. и др. [6], где проводятся численные исследования мощности критериев для различения двух близких типов Вейбулла. Статья Адгамова И.И. и Володина И.Н. [8] посвящена различению более общих вероятностных моделей, определяемых распределением Вейбулла и обобщенного гамма-распределения Стейси [1].
В основу наших построений критериев по различению семейства распределений положена теория локальной асимптотической нормальности [5] (глава 7) и связанными с ней методами построения асимптотически локально наиболее мощных критериев [4].
Работа организована следующим образом: в первом параграфе выводится формула для вычисления расстояний в равномерной метрике между семействами распределений гамма и Вейбулла. Во втором параграфе приводится тестовая статистика и доказывается ее асимптотическая нормальность. В третьем параграфе строится критерий и вычисляется его асимптотическая мощность. В параграфе 4 происходит нахождение констант и приводятся графики мощности и вероятности ошибки первого рода критерия. Работа завершается заключением и выводами по проделанным исследованиям; приводится листинг разработанных программ, которые использовались в настоящей работе.



