Exact Likelihood Inference for Two Exponential Populations Under Joint Progressive Type-II Censoring
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
Abstract Comparative lifetime experiments are of great importance when the interest is in ascertaining the relative merits of two competing products with regard to their reliability. In this article, we consider two exponential populations and when joint progressive Type-II censoring is implemented on the two samples. We then derive the moment generating functions and the exact distributions of the maximum likelihood estimators (MLEs) of the mean lifetimes of the two exponential populations under such a joint progressive Type-II censoring. We then discuss the exact lower confidence bounds, exact confidence intervals, and simultaneous confidence regions. Next, we discuss the corresponding approximate results based on the asymptotic normality of the MLEs as well as those based on the Bayesian method. All these confidence intervals and regions are then compared by means of Monte Carlo simulations with those obtained from bootstrap methods. Finally, an illustrative example is presented in order to illustrate all the methods of inference discussed here. Keywords: Bayes inferenceBootstrap confidence intervalsConfidence boundsCoverage probabilitiesExponential distributionJoint progressive Type-II censoringLife-testingLikelihood inferenceSimultaneous confidence intervalsMathematics Subject Classification: Primary 62E15, 62F10, 62F2 FSecondary 62N05 Acknowledgments The first author expresses his sincere thanks to Zanjan University (Iran) for supporting his visit to McMaster University (Canada), during which time this research was carried out. The second author acknowledges the support of the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada for conducting this research.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 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