The Type-I and Type-II censoring schemes are the most prominent and commonly used censoring schemes in practice. In this work, a mixture of Type-I and Type- II censoring schemes, named the Type I-Type II mixture censoring scheme, has been introduced. Different censoring schemes have been discussed, along with their benefits and drawbacks. For the proposed censoring scheme, we analyze the data under the assumption that failure times of experimental units follow the Weibull distribution. The computational formulas for the expected number of failures and the expected failure time are provided. Maximum likelihood estimation and Bayesian estimation are used to estimate the model parameters. On the basis of thorough Monte Carlo simulations, the investigated inferential approaches are evaluated. Finally, a numerical example is provided to demonstrate the method of inference discussed here.


翻译:I型和II型删失方案是实践中最为突出且常用的删失方案。本文引入了一种I型和II型删失方案的混合形式,称为I型-II型混合删失方案。讨论了不同删失方案及其优缺点。针对所提出的删失方案,我们在假设实验单元的失效时间服从威布尔分布的框架下分析数据。给出了预期失效次数和预期失效时间的计算公式。采用极大似然估计和贝叶斯估计对模型参数进行估计。基于充分的蒙特卡洛模拟,对所研究的推断方法进行了评估。最后,通过数值算例展示了本文讨论的推断方法。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月9日
VIP会员
最新内容
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:33
为初级军官战术训练设计生成式人工智能平台
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:43
《美军条令:作战伤员后送保障》
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:38
《美空军条令出版物 4-0,维持》
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:32
《基于仿真的空军任务规划优化》
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:21
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员