Reliability inference in Weibull model using type II fuzzy censored data

سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 384

فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

IESM03_014

تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1396

چکیده مقاله:

For manufacturers, assessing the reliability of an existing product is a fundamental task for improving the product’sreliability or quality. Conventional reliability estimation methods for Weibull distribution are based on preciselifetime data. However, in real world situations, the results of the experimental performance cannot always berecorded or measured precisely, but each observable event may only be identified with a fuzzy subset of the samplespace. In this paper the model properties and reliability measures of Weibull distribution are derived and studiedwhen the observations are fuzzy. For the estimation purposes of the parameter and other reliability characteristicsmaximum likelihood and Bayes approaches are used. Monte Carlo simulation study is conducted to compare theperformance of the various estimates developed. In view of cost and time constraints, type II censored sample dataare used in estimation.

نویسندگان

Abbas Pak

Department of Computer Sciences, Faculty of Mathematical Sciences, Shahrekord University, P. O. Box 115, Shahrekord, Iran

Nayereh Bagheri Khoolenjani

Department of Statistics, University of Isfahan, Isfahan, 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 :
  • . Fernandez, A.J. (2008). Reliability inference and sample-size determination under ...
  • . Singh, U., Gupta, P.K. and Upadhyay, S.K., (2005). Estimation ...
  • . Rezaei, S., Noughabi, R.A. and Nadarajah, S., (2015). Estimation ...
  • . Krishna, H. and Kumar, K., (2011). Reliability estimation in ...
  • MSE .1367 .1193 .1055 0.0836 0.0774 0.0603 0.0558 0.0417 0.0340 ...
  • 41 18 1.3935 1.3517 1.2462 1.2197 1.1366 1.1308 1.1295 1.1246 ...
  • MSE ..1367 .1206 0.1058 0.0853 ).0775 0.0616 0.0563 0.0422 ).0347 ...
  • 4168 1.3957 1.3519 1.2472 1.2213 1.1375 1.1309 1.1297 1.1258 ...
  • . Dubois, D. and Prade, H., Fuzzy Sets and Systems: ...
  • . Pak, A., Parham, G.H. and Saraj, M., (2013). Inference ...
  • . Wu, H.C., (1997). Fuzzy reliability analysis based on closed ...
  • . Huang, H., Zuo, M., Sun, Z. (2006). Bayesian reliability ...
  • . Zarei, R., Amini, M., Taheri, S.M., Rezaei, A.H. (2012). ...
  • . Kapur, P.K., Pham, H., Gupta, A. and Jha, P.C., ...
  • . Casella, G. and Berger, R.L. (2002). Statistical Inference, 2nd ...
  • . Pak, A., Parham, G.H, Saraj, M., (2014). Inferences on ...
  • . Lehmann, E.L. and Casella, G. (1998). Theory ofPoint Estimation, ...
  • . Balakrishnan N., Sandhu, R.A., (1995). A simple algorithm for ...
  • نمایش کامل مراجع