Notice bibliographique
Résumé
In reliability and life-testing experiments, one of the popular and commonly used strategies, that allows manufacturers and designers to identify, improve and control critical components, is called the Accelerated Life Test (ALT). The main idea of these tests is to investigate the product's reliability at higher than usual stress levels on test units to ensure earlier failure than what could result under the normal operating conditions. Stress can be induced by such factors as voltage, pressure, temperature, load or cycling rate. ALT are applied using different types of accelerations such as high usage rate in which the compressed time testing is done through speed or by reducing off times. Another type of acceleration is the product design where the life of a unit can be accelerated through its size or its geometry. Stress loading is another type of acceleration that is applied using constant stress, step-stress, progressive stress, cyclic stress or random stress. Here, we discuss the step-stress model, which applies stress to each unit and increases the stress at pre-specified times during the experiment allowing us to obtain information about the parameters of the life distribution more quickly than under normal operating conditions. In this thesis, we present the simple step-stress model (the situation in which there are only two stress levels) when the lifetimes at different stress levels follow the gamma distribution when the data are (Chapter 2) Type-II censored, (Chapter 3) Type-I censored, (Chapter 4) Progressively Type-II censored, and (Chapter 5) Progressively Type-I censored, as well as a multiple step-stress model under Type-I and Type-II censoring. The likelihood function is derived assuming a cumulative exposure model with gamma distributed lifetimes. The resulting likelihood equations do not have closed-form solutions, and so they need to be solved numerically. We then derive confidence intervals for the parameters using asymptotic normality of the maximum likelihood estimates and the parametric bootstrap method. In each case, the performances of the methods of inference developed here are examined by means of Monte Carlo simulation study and are also illustrated with some numerical examples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».