کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
5471147 1519389 2017 17 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Bayesian analysis of repairable systems with modulated power law process
ترجمه فارسی عنوان
تجزیه و تحلیل بیایز از سیستم های قابل تعمیر با قانون مدولاسیون قانون قدرت
ترجمه چکیده
به عنوان سازش بین فرآیند پوآسون غیرموجانس و فرایند تجدید، فرآیند قانون مدولاسیون قدرت بیشتر برای مدل سازی شکست سیستم های بازپرداخت مناسب است. در این مقاله روشهای هدف بیزی برای تجزیه و تحلیل فرآیند قانون مدولاسیون پیشنهاد شده است. هفت مبنای ارزیابی، که یکی از آنها نیز قبل از جفری است، مشتق شده است. با این حال، تنها چهار نفر از آنها به دلیل عملی بودن آنها مورد توجه قرار گرفته اند. مناسب بودن تراکم خلفی با توجه به چهار بردار مرجع ثابت شده است. توزیع پیش بینی از زمان شکست بعدی نیز به دست آمده است. برای مقایسه، کار شبیه سازی و تجزیه و تحلیل داده های واقعی بر اساس روش های بیزی و حداکثر احتمال درست انجام می شود که نشان می دهد که برآورد و پیش بینی هدف بیزی دارای خصوصیات آماری بسیار بهتر در یک زمینه مکرر است و از حداکثر روش احتمال حتی با اندازه نمونه کوچک یا متوسط.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه سایر رشته های مهندسی مکانیک محاسباتی
چکیده انگلیسی
As a compromise between nonhomogeneous Poisson process and renewal process, the modulated power law process is more appropriate to model the failures of repairable systems. In this article, objective Bayesian methods are proposed to analyze the modulated power law process. Seven reference priors, one of which is also the Jeffreys prior, are derived. However, only four of them are taken into consideration because of their practicality. Propriety of the posterior densities considering the four reference priors is proved. Predictive distribution of the future failure time is obtained additionally. For the purpose of comparison, the simulation work and real data analysis are carried out based on both the objective Bayesian and maximum likelihood approaches, which show that the objective Bayesian estimation and prediction have much better statistical properties in a frequentist context, and outperforms the maximum likelihood method even with small or moderate sample sizes.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Applied Mathematical Modelling - Volume 44, April 2017, Pages 357-373
نویسندگان
, , , ,