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混合审查:模型、推断结果和应用。 (英语) Zbl 1365.62364号

摘要:混合审查方案是I类和II类审查方案的混合。在这篇综述中,我们首先讨论了I型和II型混合审查方案以及相关的推理问题。接下来,我们详细介绍了文献中介绍的广义混合审查和统一混合审查方案的发展情况。在竞争风险设置和步进应力建模中采用了混合审查方案,这些结果将在下文中概述。最近,文献中引入了两种新的删失方案,即渐进混合删失和自适应渐进删失。我们讨论了这些审查方案,并描述了基于它们的推理方法,指出了它们的优缺点。确定最优的混合删失方案是一个重要的设计问题,我们也对这个问题进行了一些探讨。最后,我们给出了一些示例来说明这里描述的一些结果。在整篇文章中,我们提到了一些悬而未决的问题,并建议了一些可能的未来工作,以造福于对此研究领域感兴趣的读者。

MSC公司:

62N01号 审查数据模型
62纳米02 生存分析和删失数据中的估计
62号05 可靠性和寿命测试
10层62层 点估计

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斯普林达
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参考文献:

[1] AL-Hussaini,E.K.,从一般分布类预测观测值,《统计规划与推断杂志》,79,79-91(1999)·Zbl 0933.62018号
[2] 巴多纳病毒。;Nikulin,M.,《加速寿命模型:建模和统计分析》(2002),查普曼和霍尔出版社,CRC出版社:查普曼与霍尔出版社,佛罗里达州博卡拉顿·兹比尔1001.62035
[3] Balakrishnan,N.,《渐进式审查方法:评估(讨论)》,TEST,16,211-296(2007)·Zbl 1121.62052号
[4] Balakrishnan,N.,指数阶跃应力模型和相关最佳加速寿命试验的精确推断结果的综合,Metrika,69351-396(2009)·Zbl 1433.62287号
[5] Balakrishnan,N。;Aggarwala,R.,《渐进式审查:理论、方法和应用》(2000年),Birkhäuser:Birkháuser Boston,MA
[6] Balakrishnan,N。;科恩,A.C.,《顺序统计和推断:估计方法》(1991),学术出版社:加州圣地亚哥学术出版社·Zbl 0732.62044号
[7] Balakrishnan,N。;Habibi Rad,A。;Arghami,N.R.,基于Kullback-Leibler信息和逐步II型删失数据的指数测试,IEEE可靠性事务,56,301-307(2007)
[8] Balakrishnan,N。;Iliopoulos,G.,不同审查方案下指数平均MLE的随机单调性,统计数学研究所年鉴,61753-772(2009)·Zbl 1332.62384号
[9] Balakrishnan,N。;Iliopoulos,G.,《I型和II型截尾下指数简单步进应力模型参数最大似然估计的随机单调性》,Metrika,72,89-109(2010)·Zbl 1189.62160号
[10] Balakrishnan,N。;北卡罗来纳州坎南。;林,C.-T。;Wu,S.J.S.,累进II型截尾下极值分布的推断,统计计算与模拟杂志,74,25-45(2004)·Zbl 1048.62090号
[11] Balakrishnan,N。;Kateri,M.,《基于完整和删失数据的Weibull分布参数的最大似然估计》,《统计学与概率快报》,78,2971-2975(2008)·Zbl 1148.62081号
[12] Balakrishnan,N。;昆都,D。;Ng,H.K.T。;Kannan,N.,具有II型审查的简单阶跃应力模型的点和区间估计,质量技术杂志,39,35-47(2007)
[13] Balakrishnan,N。;Lin,C.-T.,《基于逐步II型右删失间距的指数检验的分布》,《统计计算与模拟杂志》,73,277-283(2003)·Zbl 1052.62014年
[14] Balakrishnan,N。;Ng,H.K.T。;Kannan,N.,基于一般位置尺度分布的渐进II型截尾数据间距的拟合良好性测试,IEEE可靠性汇刊,53449-356(2004)
[15] Balakrishnan,N。;拉苏利,A。;Farsipour,N.S.,基于指数分布统一混合删失样本的精确似然推断,统计计算与模拟杂志,78,475-488(2008)·Zbl 1274.62667号
[16] Balakrishnan,N。;Shafay,A.R.,基于II型混合删失数据的单样本和双样本贝叶斯预测区间,《统计学中的通信——理论和方法》,41,1511-1531(2012)·Zbl 1319.62198号
[17] Balakrishnan,N。;Varadhan,J.,带删失的极值分布位置和尺度参数的近似MLE,IEEE可靠性汇刊,40,146-151(1991)·Zbl 0729.62538号
[18] Balakrishnan,N。;Xie,Q.,基于指数分布的I类混合删失数据的简单阶跃应力模型的精确推断,统计规划与推断杂志,1373268-3290(2007)·Zbl 1119.62096号
[19] Balakrishnan,N。;Xie,Q.,利用指数分布的II型混合删失数据对简单阶跃应力模型的精确推断,统计规划与推断杂志,1372543-2563(2007)·Zbl 1115.62109号
[20] Balakrishnan,N。;谢奇。;Kundu,D.,根据时间约束下的指数分布对简单阶跃应力模型的精确推断,统计数学研究所年鉴,61251-274(2009)·Zbl 1294.62233号
[21] Balasooriya,美国。;Balakrishnan,N.,基于逐步删失样本的对数正态分布可靠性抽样计划,IEEE可靠性汇刊,49,199-203(2000)
[22] Banerjee,A。;Kundu,D.,基于威布尔分布的II型混合截尾数据的推断,IEEE可靠性汇刊,57369-378(2008)
[23] 巴洛·R·E。;Madansky,A。;普罗尚,F。;Scheuer,E.,老化过程的统计估算程序,技术计量学,10,51-62(1968)
[24] Bartholomew,D.J.,《寿命试验中估算值的抽样分布》,技术计量学,5361-374(1963)·Zbl 0121.14403号
[25] J.O.伯杰。;Sun,D.,多威布尔分布的贝叶斯分析,美国统计协会杂志,88,1412-1418(1993)·Zbl 0792.62020号
[26] Chandrasekar,B。;Childs,A。;Balakrishnan,N.,广义I型和II型混合删失下指数分布的精确似然推断,海军研究后勤,51994-1004(2004)·Zbl 1162.62317号
[27] 陈,S。;Bhattacharyya,G.K.,混合删失下指数参数的精确置信界,统计学中的通信-理论和方法,17,1857-1870(1988)·Zbl 0644.62101号
[29] Childs,A。;Chandrasekar,B。;Balakrishnan,N.,渐进混合删失下指数参数的精确似然推断,(Vonta,F.;Nikulin,M.;Limnios,N.;Huber-Carol,C.,《生物医学和技术系统的统计模型和方法》(2008),Birkhäuser:Birkháuser Boston,MA),319-330·Zbl 1049.62021号
[30] Childs,A。;Chandrasekar,B。;Balakrishnan,N。;Kundu,D.,基于指数分布的I型和II型混合截尾样本的精确似然推断,统计数学研究所年鉴,55319-330(2003)·Zbl 1049.62021号
[31] Cox,D.R.,《两类失效的指数分布寿命分析》,《皇家统计学会期刊》,B辑,21,411-421(1959)·Zbl 0093.15704号
[32] 克劳德,M.,《古典竞争风险》(2001),查普曼和霍尔:查普曼与霍尔博卡拉顿,佛罗里达州·Zbl 0979.62078号
[33] (D’Agostino,R.B.;Stephens,M.A.,《亲善技术》(1986),马塞尔·德克尔:马塞尔·德克尔,纽约州纽约市)·Zbl 0597.62030号
[34] 达斯,B。;Nag,A.S.,在混合审查下,针对Weibull替代方案的寿命测试中的指数性测试,加尔各答统计协会公报,52,371-380(2002)
[35] Devroye,L.,从对数曲线密度函数生成随机样本的简单算法,计算,33247-257(1984)·Zbl 0561.65004号
[36] 德雷珀,N。;Guttman,I.,具有指数失效时间的混合寿命试验的贝叶斯分析,统计数学研究所年鉴,39,219-225(1987)·Zbl 0612.62134号
[37] Dube,S。;普拉丹,B。;Kundu,D.,混合截尾对数正态分布的参数估计,《统计计算与模拟杂志》,81275-287(2011)·Zbl 1221.62137号
[38] Epstein,B.,指数情况下的截尾寿命测试,《数理统计年鉴》,25,555-564(1954)·兹比尔0058.35104
[39] 费尔班克斯,K。;马德桑,R。;Dykstra,R.,混合寿命试验中指数参数的置信区间,美国统计协会杂志,77,137-140(1982)·Zbl 0504.62087号
[40] Geman,S。;Geman,D.,随机松弛、吉布斯分布和图像的贝叶斯恢复,IEEE模式分析和机器智能汇刊,6721-741(1984)·Zbl 0573.62030号
[41] R.D.古普塔。;Kundu,D.,具有指数失效分布的混合删失方案,《统计学中的通信——理论和方法》,273065-3083(1998)·Zbl 1008.62679号
[42] R.D.古普塔。;Kundu,D.,广义指数分布,澳大利亚和新西兰统计杂志,41173-188(1999)·Zbl 1007.62503号
[43] R.D.古普塔。;Kundu,D.,关于Weibull分布和广义指数分布的Fisher信息矩阵的比较,《统计规划与推断杂志》,1363130-3144(2006)·Zbl 1094.62122号
[44] R.D.古普塔。;Kundu,D.,广义指数分布:现有方法和最新发展,《统计规划与推断杂志》,137,3537-3547(2007)·Zbl 1119.62011号
[45] Habibi Rad,A。;Yousefzadeh,F。;Balakrishnan,N.,基于Kullback-Leibler信息的渐进式II类删失数据的fit检验,IEEE可靠性事务,60,570-579(2011)
[46] 黄,W.T。;Lin,Y.P.,《一种改进的指数总体贝叶斯抽样计划与I型删失》,《统计学中的通信——理论与方法》,2003年第31期,2025年(2002年)·Zbl 1051.62120号
[47] Jeong,H.-S。;帕克,J.-I。;Yum,B.-J.,指数寿命分布的(r,T)混合抽样计划的发展,应用统计杂志,23,601-607(1996)
[48] 卡明斯基,M.P。;Krivtsov,V.V.,威布尔分布贝叶斯估计的简单程序,IEEE可靠性事务,54612-616(2005)
[49] Kateri,M。;Balakrishnan,N.,具有II型截尾和Weibull分布寿命的简单步进应力模型推断,IEEE可靠性事务,57616-626(2008)
[50] Kundu,D.,关于混合删失威布尔分布,《统计规划与推断杂志》,1372127-2142(2007)·Zbl 1120.62081号
[51] Kundu,D.,在渐进审查的情况下威布尔分布的贝叶斯推断和寿命测试计划,技术计量学,50144-154(2008)
[52] 昆都,D。;Gupta,R.D.,《存在竞争风险的杂交生命试验分析》,Metrika,65,159-170(2007)·兹比尔1106.62111
[53] 昆都,D。;Joarder,A.,《II型逐步混合删失数据分析》,计算统计与数据分析,502509-2528(2006)·兹比尔1284.62605
[54] 昆都,D。;Pradhan,B.,在混合删失的情况下估计广义指数分布的参数,《统计学中的通信——理论和方法》,38,2030-2041(2009)·Zbl 1167.62078号
[57] 林,C.-T。;Huang,Y.-L。;Balakrishnan,N.,《I型审查下指数分布的精确贝叶斯变量抽样计划》,(Huber,C.;Limnios,N.;Mesbah,M.;Nikulin,M.,《生存分析、可靠性和生活质量的数学方法》(2007),爱马仕:英国爱马仕·伦敦),155-166
[58] 林,C.-T。;Huang,Y.-L。;Balakrishnan,N.,基于I型和II型混合截尾样本的指数分布的精确贝叶斯变量抽样计划,统计通信-模拟和计算,37,1101-1116(2008),修正,第39卷,1499-1505·Zbl 1145.62004号
[59] 林,C-T。;黄,Y-L。;Balakrishnan,N.,基于II型右删失样本的良好性测试新方法,IEEE可靠性汇刊,57633-642(2008)
[60] 林,C-T。;黄,Y-L。;Balakrishnan,N.,基于渐进混合删失的指数分布的精确贝叶斯变量抽样计划,《统计计算与模拟杂志》,81,873-882(2011)·Zbl 1219.62010号
[61] 林,C-T。;Ng,H.K.T。;Chan,P.S.,第II类逐步混合删失数据与Weibull寿命的统计推断,《统计学中的通信——理论与方法》,38,1710-1729(2009)·Zbl 1165.62018号
[62] 林,Y-P。;梁,T。;Huang,W-T.,基于I类审查的指数分布贝叶斯抽样计划,统计数学研究所年鉴,54,100-113(2002)·兹比尔0993.62099
[63] 米克尔,W.Q。;Escobar,L.A.,可靠性数据统计模型(1998),John Wiley&Sons:John Willey&Sons纽约,NY·Zbl 0949.62086号
[65] Mokhtari,E.B。;Habibi Rad,A。;Yousefzadeh,F.,基于逐步II型混合删失数据的Weibull分布推断,《统计规划与推断杂志》,1412824-2838(2011)·Zbl 1213.62034号
[66] Mudholkar,G.S。;Srivastava,D.K.,用于分析浴缸故障数据的指数Weibull族,IEEE可靠性事务,42,299-302(1993)·Zbl 0800.62609号
[67] Nelson,W.,《加速寿命试验:阶跃应力模型和数据分析》,IEEE可靠性汇刊,29,103-108(1980)·Zbl 0462.62078号
[68] Nelson,W.,《应用生命数据分析》(1982),John Wiley&Sons:John Willey&Sons New York,NY·Zbl 0579.62089号
[69] Nelson,W.,《加速测试:统计模型、测试计划和数据分析》(1990),John Wiley&Sons:John Willey&Sons纽约,NY·兹比尔0717.62089
[70] Ng,H.K.T。;Chan,P.S。;Balakrishnan,N.,使用EM算法从逐次审查数据中估计参数,计算统计与数据分析,39,371-386(2002)·Zbl 0993.62085号
[71] Ng,H.K.T。;Chan,P.S。;Balakrishnan,N.,威布尔分布的最优渐进审查计划,Technometrics,46470-481(2004)
[72] Ng,H.K.T。;昆都,D。;Chan,P.S.,自适应混合II型渐进审查方案下指数寿命的统计分析,海军研究后勤,56,687-698(2009)·Zbl 1178.62111号
[73] Pakyari,R。;Balakrishnan,N.,逐步II型删失数据的通用近似完好性测试,IEEE可靠性事务,61238-244(2012)
[75] 帕克,S。;Balakrishnan,N.,《关于混合审查方案中Fisher信息的简单计算》,《统计与概率快报》,79,1311-1319(2009)·Zbl 1162.62091号
[76] 帕克,S。;Balakrishnan,N.,《非常灵活的混合审查方案及其Fisher信息》,《统计计算与模拟杂志》,第82期,第41-50页(2012年)·Zbl 1431.62439号
[77] 帕克,S。;Balakrishnan,N。;Kim,S.W.,《渐进式杂交审查方案中的Fisher信息》,《统计学》,45,623-631(2011)·Zbl 1284.62616号
[78] 帕克,S。;Balakrishnan,N。;Zheng,G.,混合删失数据中的Fisher信息,《统计与概率快报》,78,2781-2786(2008)·Zbl 1154.62072号
[79] Pintile,M.,《竞争风险:实践视角》(2006),John Wiley&Sons:John Willey&Sons Hoboken,NJ·Zbl 1120.62076号
[80] 拉卡布,M.Z。;Madi,M.T.,广义指数分布的贝叶斯推断,《统计计算与模拟杂志》,75,841-852(2005)·Zbl 1076.62025号
[81] 沙菲,A.R。;Balakrishnan,N.,基于I类混合删失数据的单样本和双样本贝叶斯预测区间,《统计中的通信——模拟和计算》,41,65-88(2012)·兹比尔1489.62087
[83] Soland,R.,未知形状和尺度参数的Weibull过程贝叶斯分析,IEEE可靠性汇刊,181-184(1969)
[84] Tiku,M.L。;Tan,W.Y。;Balakrishnan,N.,《稳健推断》(1986),马塞尔·德克尔:马塞尔·戴克尔,纽约州纽约市·Zbl 0597.62017号
[85] 维韦罗斯,R。;Balakrishnan,N.,从逐步删减数据中估算生命参数的区间,技术计量学,36,84-91(1994)·Zbl 0800.62623号
[86] Wang,Y。;He,S.,《审查数据中的Fisher信息》,《统计与概率快报》,73199-206(2005)·Zbl 1065.62166号
[87] Yeh,L.,带I型删失的指数分布贝叶斯变量抽样计划,统计年鉴,22696-711(1994)·Zbl 0805.62093号
[88] Zhang,Y。;Meeker,W.Q.,给定形状参数的Weibull分布的贝叶斯寿命测试规划,Metrika,61237-249(2005)·兹比尔1079.62099
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