Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "interval statistics" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Reliability analysis of the products subject to competing failure processes with unbalanced data
Oparta na niezbilansowanych danych analiza niezawodności produktów podlegających procesom powstawania uszkodzeń konkurujących
Autorzy:
Li, J.
Zhang, Y.
Wang, Z.
Fu, H.
Xiao, L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1365849.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
reliability evaluation
competing failure model
unbalanced data
interval statistics
ocena niezawodności
model uszkodzeń konkurujących
dane niezbilansowane
statystyki przedziałowe
Opis:
Considering the degradation and catastrophic failure modes simultaneously, a general reliability analysis model was presented for the competing failure processes with unbalanced data. For the degradation process with highly unbalanced data, we developed a linear random-effects degradation model. The model parameters can be estimated based on a simple least square method. Furthermore, to fully utilize the degradation information, we considered the last measured times of the degradation units that had only one or two measured time points as zero-failure data or right-censored data of the catastrophic failure mode. Then the incomplete data set was composed of zero-failure data and catastrophic failure data. To analyze the incomplete data, the definition of the interval statistics was firstly given. The best linear unbiased parameter estimators of catastrophic failure were obtained based on the Gauss-Markov theorem. Then, the reliability function of the competing failure processes was given. The corresponding two-sided confidence intervals of the reliability were obtained based on a bootstrap procedure. Finally, a practical application case was examined by applying the proposed method and the results demonstrated its validity and reasonability.
W pracy przedstawiono ogólny model analizy niezawodności procesów związanych z powstawaniem uszkodzeń konkurujących, który pozwala na wykorzystanie danych niezbilansowanych oraz umożliwia jednoczesne uwzględnienie uszkodzeń wynikających z obniżenia charakterystyk i uszkodzeń katastroficznych. Opracowano liniowy model efektów losowych dla procesu degradacji o wysoce niezbilansowanych danych. Parametry tego modelu można określić na podstawie prostej metody najmniejszych kwadratów. Ponadto, aby w pełni wykorzystać informacje dotyczące obniżenia charakterystyk, dane pochodzące z ostatniego pomiaru jednostek podlegających degradacji, dla których przeprowadzono tylko jeden lub dwa pomiary, rozpatrywano jako dane o zerowym uszkodzeniu lub jako ucięte prawostronnie dane dotyczące uszkodzenia katastroficznego. W ten sposób otrzymano zbiór niepełnych danych składający się z danych o uszkodzeniach zerowych oraz danych o uszkodzeniach katastroficznych. Aby móc przeanalizować uzyskane niepełne dane, podano definicję statystyki przedziałowej. Najefektywniejszy nieobciążony estymator liniowy (BLUE) parametrów uszkodzeń katastroficznych uzyskano na podstawie twierdzenia Gaussa-Markowa. Następnie, podano wzór funkcji niezawodności procesów związanych z powstawaniem uszkodzeń konkurujących. Odpowiednie dwustronne przedziały ufności dla oszacowanej niezawodności uzyskano metodą bootstrapową. Na koniec, przedstawiono przypadek praktycznego zastosowania proponowanej metody, którego wyniki wykazały jej trafność i zasadność.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2016, 18, 1; 98-109
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Confidence Intervals for the Long-Term Noise Indicators Using the Kernel Density Estimator
Autorzy:
Stępień, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/177575.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
long-term noise indicators
non-classical statistics
interval estimation
kernel density estimator
Opis:
A non-classical model of interval estimation based on the kernel density estimator is presented in this paper. This model has been compared with interval estimation algorithms of the classical (parametric) statistics assuming that the standard deviation of the population is either known or unknown. The non-classical model does not have to assume belonging of random sample to a normal distribution. A theoretical basis of the proposed model is presented as well as an example of calculation process which makes possible determining confidence intervals of the expected value of long-term noise indicators LDEN and LN. The statistical analysis was carried out for 95% interval widths obtained by using each of these models. The inference of their usefulness was performed on the basis of results of non-parametric statistical tests at significance level α = 0.05. The data used to illustrate the proposed solutions and carry out the analysis were results of continuous monitoring of traffic noise recorded in 2004 in one of the main arteries of Kraków in Poland.
Źródło:
Archives of Acoustics; 2016, 41, 3; 517-525
0137-5075
Pojawia się w:
Archives of Acoustics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The Ryszard Zielinskis works on nonparametric quantile estimators and their use in robust statistics
Autorzy:
Rychlik, Tomasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/747653.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Matematyczne
Tematy:
quantile, order statistics, randomized estimator, equivariant estimator, confidence interval, most robust estimator, robustness.
kwantyl, statystyka pozycyjna, estymator ekwiwariantny, estymator zrandomizowany, przedział ufnosci, estymator najodporniejszy
Opis:
Celem tej przegladowej pracy jest opis wyników profesora RyszardaZielinskiego dotyczacych nieparametrycznych estymatorów kwantyli w skonczonychpróbach oraz ich zastosowania w odpornej estymacji parametru połozenia. Główneprzesłanie badan Zielinskiego było nastepujace: do estymacji kwantyli nalezy uzywacpojedynczych statystyk pozycyjnych, a juz ich liniowe kombinacje moga byc bardzoniedokładne w duzych modelach nieparametrycznych. Optymalny wybór statystykipozycyjnej zalezy od kryterium oceny błedu estymacji.
This is a survey paper describing achievements of professor Ryszard Zieliński in the subject of nonparametric estimation of population quantiles based on samples of fixed size, and applications of the quantile estimators in the robust estimation of location parameter. Zielinski assumed that a finite sequence of independent identically distributed random variables X1, . . . ,Xn is observed, and their common distribution function F belongs to the family F of continuous and strictly increasing distribution functions. He considered the family T of randomized estimators XJ:n which are single order statistics based on X1, . . . ,Xn with a randomly determined number J. The random variable J is independent of the sample and has an arbitrary distribution on the numbers 1, . . . , n. It was proved that T is the maximal class of estimators which are functions of the complete and sufficient statistic (X1:n, . . . ,Xn:n), and are equivariant with respect to the strictly increasing transformations, i.e., satisfy T(φ(X1:n), . . . ,φ(Xn:n)) = φ(T(X1:n, . . . ,Xn:n)) for arbitrary strictly increasing φ. A number of examples showed that the estimators that do not belong to T are very inaccurate for some F€F.   For comparing estimators, there were used various accuracy criteria based on the difference F(T) - q, where 0 < q < 1 is the quantile order. They are invariant with respect to the strictly increasing transformations. Optimal estimators with respect to the mean absolute loss E|F(T)-q|, mean quadratic loss E(F(T)-q)2, expected LINEX loss E[exp(a[F(T)-q])-a[F(T)-q]-1], a≠0, and Pitman closeness measure were explicitly determined. Further, the best estimators in narrower classes of median-unbiased estimators U(q) = {T€T : med(T, F) = F-1(q)},  (where med(T, F) stands for the median of the distribution of estimator T when the parent distribution function is F), and F-unbiased estimators V(q) = {T € T : EF(T) = q} of quantiles F-1 (q), 0 < q < 1, are determined for some accuracy criteria. Also, random confidence intervals for F-1(q), F€F, of the form [XI:n,XJ:n] on a fixed confidence level 0 <  < 1, i.e. satisfying P(XI:n ≤F-1(q) ≤XJ:n)≥γ,  F € F, , and minimizing E(J - I), are described. Median-unbiased estimators of quantiles were applied by Zielinski in the robust estimation of location parameter. For the i.i.d. sample X1, . . . ,Xn from the location model Fμ(x) = F(x - μ), where μ€R and F is a known unimodal distribution function, and the ε-contamination of the model Z(μ) = {G = (1 -ε)Fμ +εH : H - arbitrary distribution function} for some fixed 0 <ε< 1/2 , the most robust translation equivariant estimator with respect to the median oscillation criterion bn(T, μ) = supG1,G2€Z(μ) |med(T,G1) - med(T,G2)| has the form XJ:n - F-1(q*), XJ:n  €U(q*). Number q*  is chosen so to minimize function (ε, 1 - ε)Э q→ F-1(q/(1-ε))-F-1((q-ε)/(1-ε)). If F is unimodal and symmetric, then q* = ½.. However, Zielinski also showed that a slight modification of the ε-contamination for symmetric unimodal F may imply that XJ:n - F-1(q*), XJ:n € U(q*), for some q*≠1/2 is the most robust estimator with respect to the median oscillation criterion. Celem tej przeglądowej pracy jest opis wyników profesora Ryszarda Zielińskiego dotyczącychnieparametrycznych estymatorów kwantyli w skończonych próbach oraz ich zastosowania w odpornej estymacjiparametru położenia. Główne przesłanie badań Zielińskiego było następujące:do estymacji kwantyli należy używać pojedynczych statystyk pozycyjnych, a już ich liniowekombinacje mogą być bardzo niedokładne w dużych modelach nieparametrycznych.Optymalny wybór statystyki pozycyjnej zależy od kryterium oceny błędu estymacji.
Źródło:
Mathematica Applicanda; 2012, 40, 2
1730-2668
2299-4009
Pojawia się w:
Mathematica Applicanda
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Statistical inference about the median from vague data
Autorzy:
Grzegorzewski, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/205933.pdf
Data publikacji:
1998
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
estymacja
metoda nieparametryczna
metoda statystyczna
testowanie hipotezy
zbiór rozmyty
confidence interval
estimation
fuzzy numbers
fuzzy sets
hypothesis testing
median
nonparametric statistics
sign-test
vague data
Opis:
In traditional statistics all parameters of the mathematical model and possible observations should be well defined. Sometimes such assumption appears too rigid for the real-life problems, especially when dealing with imprecise or linguistic data. To relax this rigidity fuzzy methods are incorporated into statistics. This paper is devoted to statistical inference about the population median in the presence of vague data. We propose the notion of fuzzy median. Then we suggest a fuzzy estimator and fuzzy confidence interval for the median. Next we discuss the problem of hypothesis testing concerning the median in the presence of imprecise data. All methods presented are distribution-free.
Źródło:
Control and Cybernetics; 1998, 27, 3; 447-464
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-4 z 4

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies