微分方程式を用いた信頼性分布のパラメータ推定法

抄録

信頼性分布のパラメータは通常は尤度原理に従って最尤推定法により求めている。データに欠測値がある場合にも有効であるため最小２乗法よりも信頼度が高く汎用性も高く求められる。しかし、truncated dataの場合で分布の右側部分の欠測の割合が大きいとき、最尤推定法ではパラメータを求められないか大きなバイアスを持つ推定値が得られることがある。故障が少しずつ観測される場合の初期のデータだけで将来の予測を行うことは重要であり、この不都合を回避する方法が求められていた。ここでは、それを信頼性分布に対応する微分方程式を解くことによって求めることでそれを回避できることを示す。