可靠性数据计算及应用

目录
第一章 常用分布计算与统计量分布计算
1.1 正态分布的计算
1.1.1 标准正态分布
1.1.2 标准正态分布概率密度函数的计算
1.1.3 标准正态分布函数的计算
1.1.4 标准正态分布分位数的计算
1.1.5 正态分布的计算
1.2 〓分布的计算
1.2.1 〓分布
1.2.2 〓分布函数和密度函数计算
1.2.3 〓分位数的计算
1.2.4 不完全Г分布函数与分位数的计算
1.3 β分布的计算
1.3.1 β分布
1.3.2 β分布函数计算
1.3.3 β分布分位数的计算
1.4 t分布的计算
1.4.1 t分布
1.4.2 t分布函数计算
1.4.3 t分布分位数的计算
1.5 F分布的计算
1.5.1 F分布
1.5.2 F分布函数计算
1.5.3 F分布分位数的计算
1.6 二项分布和泊松分布计算
1.6.1 二项分布计算
1.6.2 泊松分布计算
1.7 对数正态分布、威布尔分布、指数分布的计算
1.7.1 对数正态分布计算
1.7.2 威布尔分布计算
1.7.3 指数分布计算
1.8 小结和计算程序
1.8.1 小结
1.8.2 计算程序说明
1.8.3 计算实例
第二章 常用分布参数的点估计与区间估计
2.1 可靠性数据分析的基本概念
2.1.1 定数截尾试验、定时截尾试验和随机截尾试验
2.1.2 有限样本时可靠度计算、故障率计算和密度函数计算
2.1.3 有限样本时分布函数计算
2.1.4 计算程序及应用举例
2.2 指数分布参数的点估计与区间估计
2.2.1 指数分布
2.2.2 指数分布参数的点估计
2.3 指数分布的参数点估计与区间估计应用举例
2.4 正态分布参数的点估计与区间估计
2.4.1 正态分布
2.4.2 最小二乘法估计
2.4.3 正态分布的最小二乘法估计
2.4.4 正态分布参数的区间估计（完全样本）
2.5 对数正态分布参数的点估计
2.5.1 对数正态分布
2.5.2 对数正态分布参数的最小二乘法估计
2.6 威布尔分布参数的点估计与区间估计
2.6.1 威布尔分布
2.6.2 威布尔分布参数的最小二乘法点估计
2.6.3 威布尔分布的区间估计
2.7 正态分布、对数正态分布、威布尔分布最小二乘法和图估计法程序及应用举例
2.7.1 参数点估计最小二乘法和图估计法程序
2.7.2 应用举例
2.8 正态分布完全样本参数和区间矩法估计程序及应用举例
2.8.1 正态分布完全样本参数和区间矩法估计程序
2.8.2 应用举例
2.9 威布尔分布的极大似然方法参数点估计与区间估计
2.9.1 威布尔分布的极大似然方法参数估计
2.9.2 极大似然估计方法计算程序
2.9.3 应用举例
2.10 二项分布的参数点估计与区间估计
2.10.1 二项分布的参数点估计
2.10.2 二项分布参数的区间估计
第三章 常用分布的拟合优度检验
3.1 指数分布的拟合优度检验
3.2 威布尔分布的拟合优度检验
3.3 最小二乘法和图估计法用于拟合优度检验
3.4 指数分布拟合优度检验程序及应用举例
3.4.1 指数分布拟合优度检验程序
3.4.2 应用举例
3.5 威布尔分布拟合优度检验程序及应用举例
3.5.1 威布尔分布拟合优度检验程序
3.5.2 应用举例
第四章 常用分布的异常值检验
4.1 指数分布异常数据的检验
4.1.1 最小值异常小时检验方法
4.1.2 最小值异常大时检验方法
4.1.3 检验最大值是否为异常值
4.2 威布尔分布异常值检验
4.2.1 样本是否来自同一威布尔分布的检验
4.2.2 最小值异常小检验
4.3 正态分布异常值检验
4.3.1 最大值异常情况
4.3.2 最小值异常情况
4.4 指数分布、威布尔分布和正态分布异常值检验程序及应用举例
4.4.1 异常值检验程序
4.4.2 应用举例
第五章 可靠性下限的计算
5.1 二项分布
5.1.1 二项分布与β分布的关系
5.1.2 二项分布与F分布的关系
5.2 二项分布的可靠度单侧置信下限
5.2.1 二项分布的可靠度下限近似计算
5.2.2 二项分布可靠度下限近似计算程序及应用举例
5.2.3 二项分布可靠度下限准确计算
5.3 正态分布的可靠度下限计算
5.3.1 容许区间和容许限（容忍区间和容忍限）
5.3.2 正态分布的容许上限和容许下限
5.3.3 可靠度的置信下限
5.3.4 对数正态分布的可靠度下限
5.4 非中心t分布与正态分布可靠度下限计算
5.4.1 非中心t分布分布函数计算
5.4.2 非中心t分布函数
5.4.3 正态分布的单侧容许限系数计算
5.4.4 正态分布的单侧容许限系数计算方法
5.4.5 正态分布可靠度下限计算方法
5.4.6 小结
5.5 非中心t分布与正态分布可靠度下限计算程序及应用举例
5.5.1 计算程序
5.5.2 应用举例
第六章 基于《可靠性试验用表》的数据处理计算方法
6.1 二参数威布尔分布参数的线性估计
6.1.1 最好线性无偏估计和最好线性不变估计
6.1.2 查表编程计算的方法
6.1.3 最好线性无偏估计和最好线性不变估计的数表结构
6.1.4 简单线性无偏估计
6.2 正态分布或对数正态分布的参数估计
6.2.1 最好线性无偏估计
6.2.2 最好线性不变估计
6.2.3 简单线性无偏估计
6.2.4 极大似然估计
6.3 中位秩和经验分布的置信区间
6.4 柯尔莫哥洛夫拟合优度检验的查表方法
6.4.1 完全样本的K-S检验(n≤100)
6.4.2 完全样本的K-S检验(n＞100)
6.4.3 定数截尾样本的K-S检验
6.4.4 定时截尾样本的K-S检验
6.4.5 定数和定时截尾样本数目n＞30时K-S检验
6.5 恒定应力加速寿命试验中参数的估计
6.5.1 威布尔分布加速寿命试验数据分析
6.5.2 正态分布和对数正态分布加速寿命试验数据分析
6.6 数据库的建立及查询方法
6.6.1 数据库的建立
6.6.2 数据库的查询
6.7 小结
第七章 可靠性数据计算分析方法在武器装备中的应用
7.1 战略导弹射程能力和命中精度评定基础
7.1.1 最大标准射程指标的统计评定
7.1.2 命中精度评定方法
7.1.3 落点系统偏差的检验
7.2 战略导弹射程能力计算评定方法
7.2.1 射程能力评定查表、插值计算的缺点
7.2.2 射程能力评定数值分析优化方法
7.2.3 应用举例
7.2.4 结论
7.3 导弹命中精度评定和评定精度快速分析
7.3.1 正态分布的异常值检验
7.3.2 正态分布的最小二乘法检验
7.3.3 落点纵向偏差和横向偏差的相关性检验
7.3.4 圆概率偏差的评定
7.3.5 圆概率偏差评定的精度蒙特卡罗分析
7.3.6 应用举例
7.3.7 小结
7.4 系统偏差评定计算程序
7.5 导弹飞行试验命中精度验证一次抽样方案快速确定方法
7.5.1 导弹对圆形目标的命中概率
7.5.2 国家军用标准GJB2899—97中导弹飞行试验命中精度的一次抽样检验方案
7.5.3 导弹飞行试验命中精度的一次抽样检验方案快速确定方法
7.5.4 应用举例
7.5.5 小结
7.6 随机加权方法及小子样导弹射程能力评定
7.6.1 随机加权方法
7.6.2 随机加权方法进行导弹射程能力评估
7.6.3 应用举例
7.6.4 结论
7.7 系统可靠性评定中β分布函数的分位数快速计算
7.7.1 β分布函数与贝叶斯第一可靠性近似下限
7.7.2 β分布函数的分位数快速计算
7.7.3 2个β分布函数和的分位数快速计算
7.7.4 应用举例
7.7.5 结论
7.8 Г分布函数分位数与可靠性和平均寿命评定
7.8.1 Г分布函数与分位数计算
7.8.2 Г分布函数和的分位数快速计算
7.8.3 可靠性与平均寿命评定
7.8.4 应用举例
7.8.5 结论
7.9 正态分布产品定限内可靠度下限的快速计算方法
7.9.1 正态分布产品定限内可靠度下限
7.9.2 正态分布产品定限内可靠度下限的快速计算方法
7.9.3 应用举例
7.9.4 小结
第八章 《可靠性数据处理系统》软件介绍
8.1 运行环境与安装运行
8.2 功能介绍
8.3 使用说明
8.3.1 软件主界面
8.3.2 可靠性试验用表查询子系统
8.3.3 基于可靠性试验用表的参数估计子系统
8.3.4 指数寿命型统计试验方案子系统
8.3.5 帮助系统
8.4 软件特点
附录1 第一章相关计算的源代码程序
附录2 第二章相关计算的源代码程序
附录3 第三章相关计算的源代码程序
附录4 第四章相关计算的源代码程序
附录5 第五章相关计算的源代码程序
附录6 第七章相关计算的源代码程序
参考文献