“截尾数据”造句，怎么用截尾数据造句

传统回归分析只适用于来自正态分布的完全数据，对于截尾数据或威布尔分布数据则无能为力，目前工程上只能采用成组试验方法，结果导致试验量很大。

传统的多元回归分析只适用于正态分布和完全数据的情况，而本文则将其推广到威布尔分布、极值分布和截尾数据的情况。

本文试图在指数分布场合下对截尾数据讨论简单步加试验。

但是对截尾数据用似然方法的一个问题是MLE可能不存在。

利用两阶段抽样 ，构造了定数截尾数据下指数分布参数的一个置信下限 ，它同时满足预先指定的可靠度和精度。

对指数分布下的双截尾数据和分段数据，给出了其参数矩估计的一种新的方法。

本文对带有右截尾数据的有重复因子试验，提出了另一种分析位置效应和散度效应的方法：首先，在每一个试验点，对重复试验观察值用极大似然法估计出均值和方差；

针对概率疲劳统计中疲劳极限与定时截尾数据的处理问题，提出了求解疲劳极限的“配对寿命加权法”及求解疲劳曲线的“截尾寿命近似法”。