估计检验计划中要估计的参数的方法和公式

AVar (MLE) 是渐近方差，ACov (,) 是 μ、σ、θ 和 β（从 Fisher 信息矩阵的逆矩阵的相应元素提取）的 MLE 的渐近协方差。有关更多信息，请参见 Meeker 和 Escobar¹。

估计百分位数 t_p 所需的样本数量的计算公式如下：

对数、Logistic 和最小极值分布

• 对于双侧置信区间

  

• 对于单侧置信区间

  

其中，

项	说明
N	样本数量
tp,mle	tp 的 ML 估计值
DT	估计值和 (1 – α)100% 置信区间的上限（或下限）之间的距离
Φ-1	所选模型的逆 CDF
Φ-1 nor	正态分布的逆 CDF

Weibull、对数正态和对数 Logistic 模型

• 对于双侧置信区间

  

• 对于单侧置信区间

  

其中，

项	说明
N	样本数量
tp,mle	tp 的 ML 估计值
RT	当 (1 – α)100% 置信区间的上限（或下限）与 MLE 的距离为 X% 时的精确度。对于上限，RT =1 + X/100。对于下限，RT = 1/(1-X/100)。
Φ-1	所选模型的逆 CDF
Φ-1 nor	正态分布的逆 CDF

• 对于双侧置信区间

  

• 对于单侧置信区间

  

其中，

对于下限

对于上限

对于正态、Logistic 和最小极值分布

对于 Weibull、对数正态和对数 Logistic 分布