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Inferential Survival Analysis for Inverted NH Distribution Under Adaptive Progressive Hybrid Censoring with Application of Transformer Insulation

  • 21.05.2022
Erschienen in:

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Abstract

Der Artikel untersucht die Anwendung der inversen Nadarajah-Haghighi (INH) -Verteilung mittels adaptiver progressiver hybrider Zensur (AT-I PHCS) mit einem Schwerpunkt auf Transformatorisolation. Es werden die Eigenschaften und Motivationen hinter der Nadarajah-Haghighi-Verteilung und ihrer umgekehrten Version diskutiert und ihre Überlegenheit bei der Modellierung von Daten mit spezifischen Merkmalen hervorgehoben. Der Aufsatz stellt verschiedene Zensursysteme vor, darunter Typ-I- und Typ-II-Hybrid-Zensur sowie progressive Typ-II-Zensur. Es untersucht die Methoden zur Schätzung von Parametern, einschließlich der maximalen Wahrscheinlichkeitsschätzung (MLE) und des maximalen Produktabstands (MPS), und konstruiert Konfidenzintervalle mittels asymptotischer und Bootstrap-Methoden. Der Artikel behandelt auch die bayesianische Schätzung mittels der Markov Chain Monte Carlo (MCMC) -Techniken. Die Anwendung dieser Methoden in der realen Welt wird durch eine Analyse von Transformatorisolationsdaten demonstriert, die die Effektivität von AT-I PHCS in Szenarien zeigt, in denen zeitliche Beschränkungen von entscheidender Bedeutung sind.

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Titel
Inferential Survival Analysis for Inverted NH Distribution Under Adaptive Progressive Hybrid Censoring with Application of Transformer Insulation
Verfasst von
O. E. Abo-Kasem
Ehab M. Almetwally
Wael S. Abu El Azm
Publikationsdatum
21.05.2022
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
Annals of Data Science / Ausgabe 5/2023
Print ISSN: 2198-5804
Elektronische ISSN: 2198-5812
DOI
https://doi.org/10.1007/s40745-022-00409-5
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    Bildnachweise
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