【摘 要】
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本文主要研究基于multiple-outlier模型的最小次序统计量和极差的随机比较.第一章中，我们给出了一些基本的随机序和优化序定义.第二章中，当 multiple-outlier模型中独立且不同
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本文主要研究基于multiple-outlier模型的最小次序统计量和极差的随机比较.第一章中，我们给出了一些基本的随机序和优化序定义.第二章中，当 multiple-outlier模型中独立且不同分布的随机变量的个数各不相同时，我们研究来自该模型的两个最小次序统计量在一般随机序，失效率序及似然比序下的随机比较，并将这些结论应用到multiple-outlier PHR模型和multiple-outlier几何模型上.第三章中，我们研究来自multiple-outlier指数模型的两个样本极差的随机比较，即由失效率参数向量在弱优化序下的关系可推出样本极差在反失效率序下的比较，在p-larger序下的关系可推出样本极差在一般随机序下的比较.第四章中，我们通过一些数值例子来阐述前两章的理论结果.
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