奥萨马·H·阿里夫。；奥马尔·艾杜斯 简单线性退化模型的四阶核方法。 （英语） Zbl 1392.62291号 Commun公司。统计、仿真计算。 47，第1期，16-29（2018）. 小结：当寿命测试很少甚至没有失败时，退化分析是一种有用的技术。随着时间的推移，会记录退化测量值，而时间-故障分布的估计在退化分析中起着至关重要的作用。估计失效时间分布的参数方法假设随机效应参数的形状已知的特定参数模型。为了避免对模型形状的任何假设，可以使用非参数方法。本文建议使用非参数四阶核方法估计简单线性退化模型的失效时间分布及其百分位数。研究了该方法的性能，并与经典核方法进行了比较；通过仿真技术实现最大似然法和普通最小二乘法。数值结果表明，四阶核方法具有良好的性能，并且在没有随机效应参数分布形状信息的情况下，证明了其优于参数方法。 MSC公司： 62号02 生存分析和删失数据中的估计 62G07年 密度估算 关键词：经典核方法；退化，退化；故障时间；四阶核方法；最大似然；普通最小二乘 软件：斯普林达；科恩平滑 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{O.H.Arif}和\textit{O.Eidous}，Commun。统计、仿真计算。47、1号、16-29（2018；Zbl 1392.62291） 全文： 内政部 参考文献： [1] Al-Haj Ebrahem M.，Eidous，O.，Kmail，G.（2009年）。使用核密度方法估计从线性退化模型获得的时间-故障分布的百分位数。统计学中的通信-模拟和计算38:1811-1822·Zbl 1186.62049号 [2] Alodat M.T.、Al-Haj Ebrahem M.（2007年）。用于估计线性退化模型的故障时间分布的秩集抽样技术。应用统计科学杂志17（1）：143-149。 [3] Amster，S.J.、Hooper，J.H.（1983年）。使用测量的退化数据和增长曲线模型进行加速寿命试验。论文发表于加拿大多伦多美国统计协会年会。 [4] Eidous，O.，Almasri，A.（2010年）。采用样线采样的四阶核方法。统计学的进展与应用19（1）：65-79·Zbl 1207.62080号 [5] Gertsbakh，I.B.，Kordonsky，K.B.（1969年）。失败的典范，俄语版本的英语翻译。纽约：Springer-Verlag·Zbl 0776.90026号 [6] Kariya，T，Kurata，H.（2004）。广义最小二乘法。纽约：John Wiley and Sons，Inc·Zbl 1057.62049号 [7] Lu，C.J.，Meeker，W.Q.（1993）。使用退化度量来估计时间故障分布。技术指标35:161-174·Zbl 0775.62271号 [8] Meeker，W.Q.，Escobar，L.A.（1998年）。可靠性数据的统计方法。纽约：John Wiley and Sons，Inc·Zbl 0949.62086号 [9] Meeker，W.Q.、Escobar，L.A.、Lu，C.J.（1998年）。加速降解试验：建模和分析。技术计量学40:89-99。 [10] Owen，D.B.（1980年）。正规积分表。统计学中的通信——模拟与计算B9:389-419·Zbl 0462.62089号 [11] Robinson，M.E.，Crowder，M.J.（2000年）。具有重复测量的生长曲线退化模型的贝叶斯方法。终身数据分析6:357-374·Zbl 0971.62061号 [12] Silverman，B.W.（1986）。统计和数据分析的密度估计。伦敦：查普曼和霍尔·Zbl 0617.62042号 [13] Wand，M.P.，Jones，M.C.（1995年）。内核平滑。伦敦：查普曼和霍尔·Zbl 0854.62043号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。