杨振林 通过Box-Cox转换预测未来寿命。 （英语） Zbl 0934.62108号 寿命数据分析。 5，第3期，265-279（1999）. 小结：在基于过去寿命样本预测未来寿命时，Box-Cox变换方法提供了一个简单而统一的过程，如本文所示，在覆盖概率和预测间隔的平均长度方面，该方法满足或通常优于相应的频率解。Kullback-Leibler信息和二阶渐近展开用于证明Box-Cox过程。还进行了大量的蒙特卡罗模拟，以评估程序的小样本行为。一些常见的寿命分布，如威布尔分布、逆高斯分布和伯恩巴姆-桑德斯分布，都是示例。Box-Cox程序的一个重要优点在于，它很容易扩展到线性模型预测，而在这种情况下，通常无法获得准确的频率解。 引用于三文件 MSC公司： 62号05 可靠性和寿命测试 62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 关键词：预测区间;Box-Cox转换;覆盖概率;Kullback-Leibler信息;寿命分布 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Z.Yang}，《寿命数据分析》。5，第3号，265--279（1999；Zbl 0934.62108） 全文： 内政部