Statistical inference for the non-conforming rate of FGM Copula-Based bivariate exponential lifetime
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 185
فایل این مقاله در 27 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_KJMMRC-11-1_001
تاریخ نمایه سازی: 2 بهمن 1400
چکیده مقاله:
Lifetime performance index is widely used as process capability index to evaluate the performance and potential of a process. In manufacturing industries, the lifetime of a product is considered to be conforming if it exceeds a given lower threshold value, so nonconforming products are those that fail to exceed this value. Nonconformities are so important that affect the safe or effective use of the products. This article deals with the processes that the products' lifetime is related to a two-component system, distributed as Farlie-Gumbel-Morgenstern (FGM) copula-based bivariate exponential and presents the probability of non-conforming products. Also, bootstrap upper confidence bounds are constructed and their performance are investigated in simulation study. In addition, Monte Carlo scheme is applied to do hypothesis testing on it. Finally, two example sets are presented to demonstrate the application of the proposed index.
کلیدواژه ها:
Lifetime performance index ، Farlie-Gumbel-Morgenstern copula ، Non-conforming rate ، Bootstrap upper confidence bound ، Monte Carlo procedure
نویسندگان
Zainab Abbasi Ganji
Khorasan Razavi Agricultural and Natural Resources Research and Education Center, AREEO, Mashhad, Iran
Bahram Sadeghpour Gildeh
Department of Statistics, Faculty of Mathematical Sciences, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran
Mohammad Amini
Department of Statistics, Faculty of Mathematical Sciences, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran
Afshin Babaei
Department of Mathematics, Faculty of Mathematical Sciences, University of Mazandaran, Babolsar, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :