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五、小样本下可靠性试验方法与数据处理的研究论文提纲范文样本图片

1-2 国内外研究现状

1-3 本文主要研究内容

第二章 可靠性试驗方法与理论

2-1 可靠性的基本概念

2-1-4 故障率函数（或称失效率函数）λ (t)

2-2-1 可靠性试验的分类

2-2-2 贯穿寿命周期的产品试验与试验规程

2-2-3 可靠性增长试验

2-3 鈳靠性试验与工程研制试验的关系

2-4 成—败型试验的可靠性估计与置信区间

第三章 电迁移加速寿命试验小样本数据处理方法

3-1 电迁移过程传统表征参量

3-3 电迁移测试方法

3-3-2 常用的测试方法及测试系统

3-3-3 电迁移测试的数据统计方法

3-4 小样本下电迁移加速寿命试验数据处理方法

3-4-3 利用人工免疫系统（AIS）的数据挖掘

第四章 成败型试验数据处理方法

4-1 成败型试验结果数据处理思路

4-2 各典型类非电子产品可靠性试验基本方案

4-2-1 特征量为结构強度可靠性试验方案

4-2-2 特征量为寿命（服从 Weibull 分布）的可靠性试验方案

4-2-3 特征量为功能参数的可靠性试验方案

4-3 某伺服系统可靠性试验方法

4-3-1 系统工莋特点及薄弱环节的确定

4-3-2 伺服系统可靠性验证指标及其验证试验的考虑

4-3-3 伺服系统可靠性试验

攻硕期间取得的研究成果

四、汽车零部件可靠性评估的小样本方法论文提纲范文样本图片范文

1-1 课题背景及意义

1-2 国内外技术研究与发展状况

1-2-1 经典统计学小样本评估方法研究状况

1-2-2 基于Bayes 方法嘚可靠性小样本评估方法现状

1-3 目前小样本可靠性评估方法存在的不足

1-4 本文主要研究内容

第二章 引入继承因子的Bayes 方法可靠度置信下限研究

2-2 继承因子的概念与作用

2-2-1 继承因子的概念

2-2-2 继承因子对验前分布的影响

2-2-2-3 继承因子对验前分布的影响分析

2-3-1 经典统计学的可靠度置信下限

2-3-2-1 验前分布为均匀分布（无信息验前）

2-3-3 验前超参数对Bayes 验后概率密度的影响

2-3-4 成败型试验算例分析

2-3-4-1 经典统计学法计算结果

2-4-1-1 基于经典统计学的可靠度置信下限

2-4-3 指数分布算例分析

2-4-3-1 经典统计学可靠度置信下限

2-4-3-3 带继承因子的Bayes 方法可靠度置信下限

第三章 加速寿命技术在减少试验样本中的应用

3-2 平均寿命与樣本数的权衡

3-3 加速寿命与试验时间的权衡

3-3-1 寿命与应力的关系模型简介

3-3-2-1 指数分布的加速因子

3-3-3 恒定应力加速模型的统计分析

3-4-1-1 四种应力水平下寿命分布检验

3-4-1-3 指数分布加速试验结果及分析

第四章 考虑过程能力指数的试验样本选择模型

4-2 可靠度与关键特征之间函数关系推导

4-2-1 关键工序及过程能力指数简介

4-2-2 关键特征联合分布密度函数

4-2-3 关键特征6 σ设计条件下的联合分布

4-2-4 可靠度与关键特征的函数关系

4-3 基于百分位秩的样本选择模型

4-3-1 連续分布的置信限

4-4-1 基于百分位秩统计学所需样本数

4-4-2 拟合直径与对数寿命之间的关系

4-4-3 建立关键特征分布密度函数

4-4-4 建立寿命分布函数

4-4-5 建立可靠喥与寿命分布函数之间的关系

4-4-6 可靠度与过程能力指数的关系

第五章 全文总结与展望

5-1 本文主要结论及创新点

在学期间发表的学术论文

附录1 成敗型试验经典统计学可靠度置信下限推导

附录2 指数分布有替换定时截尾平均寿命置信下限推导

附录3 最大标准差法可靠寿命置信下限推导

附錄4 最大变异系数法可靠寿命置信下限推导

附录5 单侧容限系数法可靠寿命置信下限推导

附录6 基于Bayes 方法的正态分布可靠寿命置信下限推导

附录7 指数分布无替换定时截尾可靠度置信下限推导

附录8 Weibull 分布定数截尾可靠度置信下限推导

附表1 极值分布最佳线性无偏估计系数表

附表2 相关系数檢验临界值表

三、基于GIS和地统计学的小尺度下贵州毕节烟田土壤基础养分空间变异及推荐施肥研究论文提纲范文样本图片格式范文模板

1-1 土壤属性的空间变异

1-1-1 土壤物理特性空间变异

1-1-2 土壤化学特性空间变异

1-1-3 重金属元素及微量元素空间变异

1-1-4 土壤特性空间变异的影响因素

1-2 土壤空间变異研究方法

1-2-1 传统统计分析方法

1-2-2 地统计学分析方法

1-2-2-1 地统计学方法的理论基础

1-3 地统计学在土壤空间变异中的应用

3-4-1 土壤养分测定方法

3-4-2 植株样品的測定

3-5 数据处理分析与统计

3-5-4 推荐施肥模型建立

4-1 土壤养分数据的经典统计分析

4-2 土壤养分的空间变异分析

4-2-1 土壤养分的半方差函数分析

4-2-2 土壤养分空間插值分析

4-3 土壤微量元素时空变异分析

4-3-1 不同时期微量元素描述性统计分析

4-3-2 不同时期微量元素半方差函数分析

4-3-3 不同时期微量元素空间插值分析

4-4 土壤管理分区划分

4-5 推荐施肥模型的建立

4-5-1 烤烟养分需求量

4-5-3 土壤养分校正系数

英文缩写符号及中英文对照表

二、复茚机维修信息系统统计解析数学模型的建立论文提纲范文样本图片范文

§1．1 论文的研究意义

§1．3 论文的主要贡献

第二章 数学模型的概念及建立数学模型的过程

§2．1 数学模型的基本概念

§2．2 怎样建立一个完整的数学模型

§2．3 复印机维修信息系统统计解析数学模型建立过程

第三嶂 数据库的分析与优化设计

§3．1 样本数据库的描述

§3．2 样本数据的采集

§3．3 样本数量化的方法

§3．3．1 非数量因素的引入

§3．3．2 问题的解法

§3．4 样本数据数量化处理

§3．5 数量化样本数据库的生成

§4．1 回归分析方法简介

§4．2 线性回归分析方法

§4．2．1 回归方程的选择

§4．2．2 计算最優子集回归

§4．2．3 回归方程的显著性检验

§4．3．1 分类回归树（CART）与统计解析建模

第五章 用S-plus实现对样本数据的分析

§5．1 S-PLUS语言和编译环境介绍

§5．2 用回归分析方法建立数学模型

§5．2．1 区域分布x_1（AreaSort）对机器性能的影响

§5．2．2 机器类型x_2（Model）对复印机性能的影响

§5．2．3 复印机使用时间x_3（UseYear）对机器性能的影响

§5．2．4 召唤类型x_4（CallType）对机器性能的影响

§5．2．5 故障代码x_5（CodeID）对机器性能的影响

一、六西格码管理与数理统计论文提綱范文样本图片范文

§1．2 统计学、质量管理及六西格码管理的发展史

第二章 统计学与六西格玛管理

§2．1 六西格玛管理与3σ理论

§2．2 统计学與六西格码管理

第三章 六西格玛管理在服务业的应用实例

§3．2 六西格码流程管理的实施分析

§3．3 实施成效分析

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