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1) Weibull regression
威布尔回归
1.
Application of Weibull regression analysis on asthma sufferers;
威布尔回归分析在哮喘患者中的应用
2) log-generalized-power-Weibull regression models
对数幂广义威布尔回归模型
1.
Meanwhile,global influence diagnostics for log-generalized-power-Weibull regression models is dicussed in detail based on case-deletion model(CDM).
基于幂广义威布尔模型,文章给出了对数幂广义威布尔回归模型并研究了相应的参数估计。
3) Weibull
威布尔
1.
Weibull fuzzy reliability about vehicle parts;
汽车零部件威布尔模糊可靠度计算
2.
Further more,a digital simulation of the guidelines and polocies is made on an example of Weibull distribution.
传统上对于装备的定时预防维修有两种方针:更新型方针和修复型方针,针对这两种维修方针,在维修费用策略、系统可用度策略基础上,从效能/费用观点出发提出效费比维修策略,进而对一个典型的威布尔故障分布实例进行数字仿真。
3.
In test data process, least square and max resemblance methods were used in the prediction of Weibull data βandη.
在进行试验数据处理时分别使用了最小二乘法和极大似然法对威布尔参数 β、η进行了计算。
4) Brouwer
布劳威尔
1.
The Postmodern Germination of Brouwer s Philosophy of Mathematics and Its Impact On Wittgenstein;
布劳威尔数学哲学思想中的后现代萌芽及其对维特根斯坦的影响
5) Weibull distribution
威布尔分布
1.
Reliability evaluation on CNC lathes based on three Weibull distributions;
基于三参数威布尔分布的数控机床的可靠性评价
2.
A Bayesian discriminan analysis of Weibull distribution model;
威布尔分布模型的一类贝叶斯判别分析
3.
Using MATLAB to Realize Parameters Estimation of Weibull Distribution Based on Genetic Algorithm;
基于遗传算法的威布尔分布的参数估计及MATLAB实现
6) Wilson cycle
威尔逊旋回
1.
In the light fossils and SHRIMP dating, it proves the Wilson cycle of the Jinshajiang Paleo-Tethys Ocean, namely, continental cracking (D 3),oceanic spreading(C),oceanic subduction(P) and collision orogency(T).
本文对滇川西部金沙江造山带被动大陆边缘、蛇绿岩、洋盆相放射虫硅质岩、岛弧岩浆岩和造山磨拉石建造的形成时代进行了综合研究 ,结合古生物化石和 SHRIMP年龄 ,论证了金沙江古特提斯洋盆的威尔逊旋回 ,即大陆裂解 (晚泥盆世 )、洋盆扩张 (石炭纪 )、俯冲消减 (二叠纪 )和碰撞造山 (三叠纪 )。
2.
It is discovered that the magmatic activity records on Wilson cycle from Plaeo-Tethyan orogenic in western Yunnan are well preserved in Changning - Menglian and Jinshajiang-Ailaoshan suture zonesand their surrounding areas.
滇西古特提斯造山带威尔逊旋回的岩浆活动记录保存在昌宁－孟连带和金沙江－哀牢山带及其周围地区。
补充资料：威布尔分布
Image:11818964814420082.jpg 威布尔分布 [英] welbull distribution 随机变量分布之一。威布尔分布(ⅲ型 极值分布)记为w(k,a,b)。 威布尔分布：在可靠性工程中被广泛应用，尤其适用于机电类产品的磨损累计失效的分布形式。由于它可以利用概率纸很容易地推断出它的分布参数，被广泛应用与各种寿命试验的数据处理。 瑞典工程师威布尔从30年代开始研究轴承寿命，以的又研究结构强度和疲劳等问题。他采用了“链式”模型来解释结构强度和寿命问题。这个模型假设一个结构是由若干小元件(设为n个)串联而成，于是可以形象地将结构看成是由n个环构成的一条链条，其强度(或寿命)取决于最薄弱环的强度(或寿命)。单个链的强度(或寿命)为一随机变量，设各环强度(或寿命)相互独立，分布相同，则求链强度(或寿命)的概率分布就变成求极小值分布问题，由此给出威布尔分布函数。由于零件或结构的疲劳强度(或寿命)也应取决于其最弱环的强度(或寿命)，也应能用威布尔分布描述。 根据1943年苏联格涅坚科的研究结果，不管随机变量的原始分布如何，它的极小值的渐近分布只能有三种，而威布尔分布就是第ⅲ种极小值分布。 由于威布尔分布是根据最弱环节模型或串联模型得到的，能充分反映材料缺陷和应力集中源对材料疲劳寿命的影响，而且具有递增的失效率，所以，将它作为材料或零件的寿命分布模型或给定寿命下的疲劳强度模型是合适的。 目前，二参数的威布尔分布主要用于滚动轴承的寿命试验以及高应力水平下的材料疲劳试验，三参数的威布尔分布用于低应力水平的材料及某些零件的寿命试验，一般而言，它具有比对数正态分布更大的适用性。但是，威布尔分布参数的分析法估计较复杂，区间估计值过长，实践中常采用概率纸估计法，从而降低了参数的估计精度．这是威布尔分布目前存在的主要缺点，也限制了它的应用。 威布尔分布图见插图。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条
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