徐，李;克里斯·戈沃尔特;伊利·洪;卡勒布·B·金。;威廉·米克尔（William Q.Meeker）。 分数-随机权重引导的应用。 （英语） 兹标07593703 美国统计局。 74，第4期，345-358（2020年）. 引用于4文件 理学硕士： 62至XX 统计 关键词：贝叶斯引导;经审查的数据;置信区间;预测区间;随机加权引导;变量选择 软件：StInt公司;斯普林达;引导数据库;引导库 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{L.Xu}等人，《美国统计》第74卷第4期，第345--358页（2020年；Zbl 07593703） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] Abernethy，R.B。；布伦曼，J.E。；梅德林，C.H。；Reinman，G.L.（1983） [2] 巴比，P。；Bertail，P.，The Weighted Bootstrap（1995），纽约：Springer，纽约·Zbl 0826.62030号 [3] Chatterjee，S。；Bose，A.，“估算方程的广义Bootstrap，统计年鉴，33，414-436（2005）·Zbl 1065.62073号 ·doi:10.1214/009053604000000904 [4] Chiang，C.-T。；詹姆斯·L.F。；Wang，M.-C.，“具有信息审查的复发事件的随机加权Bootstrap方法，寿命数据分析，11，489-509（2005）·Zbl 1120.62097号 ·doi:10.1007/s10985-005-5236-9 [5] 考克斯·D·R。；Hinkley，D.V.，《理论统计学》（1974），伦敦：Chapman and Hall，伦敦·Zbl 0334.62003号 [6] 戴维森，A.C。；Hinkley，D.V.，Bootstrap方法及其应用（1997），剑桥：剑桥大学出版社，剑桥·Zbl 0886.62001号 [7] Efron，B.，The Jackknife，The Bootstrap，and Other Resampling Plans，38（1982），费城，宾夕法尼亚州：SIAM，费城·Zbl 0496.62036号 [8] 埃夫隆，B。；Tibshirani，R.J.，《Bootstrap简介》（1993），伦敦：查普曼和霍尔出版社，伦敦·Zbl 0835.62038号 [9] 洛杉矶埃斯科瓦尔。；米克尔，W.Q.，“基于截尾生命数据的统计预测，技术计量学，41113-124（1999）·Zbl 1069.62552号 ·doi:10.1080/00401706.1999.10485632 [10] Hall，P.，《Bootstrap and Edgeworth Expansion》（1992年），纽约：施普林格，纽约·Zbl 0829.62021号 [11] Hannig，J。；Iyer，H。；赖，R.C.S。；Lee，T.C.M.，“广义置信推断：综述和新结果”，《美国统计协会杂志》，1111346-1361（2016）·doi:10.1080/01621459.2016.1165102 [12] Hannig，J。；Iyer，H。；Patterson，P.，“置信广义置信区间，美国统计协会杂志，101，254-269（2006）·Zbl 1118.62316号 ·doi:10.1198/01621450000000736 [13] Hesterberg，T.C.，“教师应该了解的引导：本科生统计课程中的重新抽样”，《美国统计学家》，69，371-386（2015）·Zbl 07671755号 ·doi:10.1080/00031305.2015.1089789 [14] Y.Hong。；米克尔，W.Q。；McCalley，J.D.，“基于左截断和右截断寿命数据的电力变压器剩余寿命预测，应用统计年鉴，3857-879（2009）·Zbl 1166.62074号 ·doi:10.1214/00-AOAS231 [15] Jeng，S.-L。；Meeker，W.Q.，“I型截尾数据近似置信区间程序的比较，技术计量学，42135-148（1999）·doi:10.1080/00401706.2000.10485992 [16] Z.Jin。；Ying，Z。；Wei，L.，“扰动极小值的简单重采样方法，生物特征，88，381-390（2001）·Zbl 0984.62033号 ·doi:10.1093/biomet/88.2.381 [17] Lawless，J.F.，《终身数据的统计模型和方法》（2003），纽约：威利出版社，纽约·Zbl 1015.62093号 [18] Lawless，J.F。；Fredette，M.，“频繁预测间隔和预测分布，生物特征，92，529-542（2005）·兹比尔1183.62052 ·doi:10.1093/生物技术/92.3.529 [19] Liebelin，J。；Zelen，M.，“深槽滚珠轴承疲劳寿命的统计研究”，国家标准局研究期刊，57273-316（1956）·doi:10.6028/jres.057.033 [20] Lo，A.Y.，“审查数据的贝叶斯引导，统计年鉴，21，100-123（1993）·Zbl 0787.62048号 ·doi:10.1214/aos/1176349017 [21] Majumder，A.P。；Hannig，J.，“广义置信分布的高阶渐近性”（2016） [22] 米克尔，W.Q。；Escobar，L.A.，可靠性数据的统计方法（1998），纽约：威利，纽约·Zbl 0949.62086号 [23] 米克，W.Q。；哈恩，G.J。；Escobar，L.A.，《统计区间：从业者和研究者指南》（2017），纽约：威利出版社，纽约·Zbl 1395.6202号 [24] 牛顿，医学硕士。；Raftery，A.E.，“加权似然引导下的近似贝叶斯推断”，《皇家统计学会杂志》，B辑，56，3-48（1994）·Zbl 0788.62026号 ·doi:10.1111/j.2517-6161.1994.tb01956.x [25] Olwell，D.H。；Sorell，A.A.，仅使用当前状态数据的导弹保修计算，使用贝叶斯方法，年度可靠性和可维护性研讨会，133-138（2001）·doi:10.1109/RAMS.2001.902455 [26] Rubin，D.B.，“贝叶斯引导，统计年鉴，9130-134（1981）·doi:10.1214/aos/1176345338 [27] 邵，J.，《数理统计》（2003），纽约：施普林格-弗拉格出版社，纽约·Zbl 1018.62001号 [28] 邵，J。；Tu，D.，The Jackknife and Bootstrap（1995），纽约：Springer，New York·Zbl 0947.62501号 [29] 徐，Z。；Y.Hong。；Meeker，W.Q.，“基于有限现场数据评估严重故障模式的风险，IEEE可靠性事务，64，51-62（2015）·doi:10.1109/TR.2014.2354893 [30] 袁，M。；唐，C。；Y.Hong。；Yang，J.，“多期公司违约风险预测中不确定性的识别与评估”，《应用统计年鉴》，第12期，第2587-2617页（2018年）·Zbl 1412.62208号 ·doi:10.1214/18-AOAS1170 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。