Analysis of unified progressive hybrid censored competing risks data
신뢰성 분석에서 대상에 대해 발생하는 원인은 여러 가지 원인으로 발생하는 것이 일반적이다. 또한, 관측되는 대상은 종종 중도절단이 발생한다. 여러 가지 원인 중에서 특정한 한 가지 원인에 중점을 두는 경쟁적 위험모형을 이용하여 최근에 수명 테스트 및 신뢰성 분석에서 매우 인기가 있는 통일된 복합 점진적 중도절단 방법에 기반하여 최대우도추정치(MLE)와 베이즈 추정(BE)로 모수를 추정하려고 한다. 모수추정에 있어 MLE를 계산하기 위해 Kundu의 알고리즘을 사용한다. 또한 제곱오차손실(Squared Error Loss, SEL)과 Linex Loss(LL)에 기초한 지수분포의 모수추정 및 신용 구간을 추정한다. 최대우도추정과 베이즈추정을 비교하기 위해 Monte Carlo 시뮬레이션을 수행한다. 제곱오차손실의 모수 및 신뢰성의 베이즈 추정은 효과적인 방법으로 관찰된다. 또한, 통일된 복합 점진적 중도절단 방식을 기반으로 한 실제 데이터도 설명 목적으로 분석되었다.
더보기In the reliability analysis, the cause of the object is usually caused by various causes. Also, observed objects often have censorship. Maximum Likelihood Estimation (MLE) and Bayesian Estimation based on a unified progressive hybrid censoring method that has recently become very popular in life testing and reliability analysis, using a competitive risk model that focuses on one particular cause. We want to estimate the parameters by (BE). Kundu's algorithm is used to calculate MLE in parameter estimation.
We also estimate the parameter estimates and credit intervals for the exponential distribution based on the squared error loss (SEL) and Linex Loss(LL). Monte Carlo simulations are performed to compare the maximum likelihood and Bayesian estimates. The Bayesian estimation of the parameters and the reliability of the squared error loss is observed in an effective way. In addition, the actual data based on the unified complex gradual censoring method was analyzed for explanatory purposes.
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