Trend analysis of the power law process with censored data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we assume that the failures of a system follow a non-homogenous Poisson process (NHPP) with a power law intensity function. NHPP is a model commonly used to describe a system with minimal repairs. In many situations, such as hidden failures, failure times of a system are subject to censoring. Current trend analysis methods in the literature for NHPP consider only right censoring and do not address recurrent failure data with left or interval censoring and periodic or non-periodic inspections. We use the likelihood ratio test to check for trend in the failure data. We use the EM algorithm and a recursive method to calculate the likelihood for estimating the parameters of the power law process in the case of null and alternative hypotheses (no trend and trend assumptions). As an example, the proposed method is applied to the failures of a medical infusion pump. It was found that the likelihood ratio test and the proposed recursive method can be applied successfully to censored data, although the method may be computationally intensive for larger datasets. We also compared the likelihood method to an ad-hoc method using the mid points of censoring intervals instead of unknown failure times. The comparison showed that using the midpoints is not reliable and may result in incorrect conclusion about the trend. The proposed method can be applied to other repairable systems used in industry.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle