第1章 基本概念
1.1 可靠性的定义
1.2 基础知识
1.3 常见的可靠性数据类型
1.3.1 成败型数据
1.3.2 计数型数据
1.3.3 寿命数据
1.3.4 退化数据
1.4 截尾数据
1.5 贝叶斯可靠性分析
1.6 相关的阅读材料
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第2章 贝叶斯推断
2.1 基本概念
2.1.1 极大似然估计
2.1.2 点估计和区间估计
2.2 贝叶斯推断基础
2.2.1 先验分布
2.2.2 观测数据对先验分布的更新
2.3 预测
2.4 数据的边沿分布与贝叶斯因子
2.5 案例:对数正态分布
2.6 关于先验分布的进一步讨论
2.6.1 无信息先验分布与扩散先验分布
2.6.2 共轭先验分布
2.6.3 有信息先验分布
2.7 相关的阅读材料
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第3章 更为复杂的贝叶斯模型及其求解方法
3.1 马尔可夫链蒙特卡罗方法(MCMC)
3.1.1 Metropolis-Hastings算法
3.1.2 Gibbs抽样
3.1.3 收敛性分析
3.2 贝叶斯层次模型
3.2.1 层次模型参数的MCMC估计
3.2.2 运载火箭的案例分析
3.3 经验贝叶斯方法
3.4 拟合优度检验
3.5 相关的阅读材料
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第4章 零部件可靠性模型
4.1 引言
4.2 离散故障数据的可靠性模型
4.2.1 成败型数据
4.2.2 计数型数据
4.3 故障时间数据模型
4.3.1 指数分布
4.3.2 Weibull分布
4.3.3 对数正态分布
4.3.4 Gamma分布
4.3.5 逆Gaussian分布
4.3.6 正态分布
4.4 截尾数据
4.5 贝叶斯层次模型的应用
4.6 模型选择
4.6.1 贝叶斯信息准则
4.6.2 偏差信息准则
4.6.3 Akaike信息准则
……
第5章 系统可靠性模型
第6章 可修系统的可靠性模型
第7章 可靠性中的回归模型
第8章 退化模型
第9章 可靠性试验方案的优化设计
第10章 可靠性保证试验
附录
参考文献
内容简介
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