Statistical Inference of Stress-Strength Reliability for Burr Distributions Based on Ranked Set Sampling
Notice bibliographique
Résumé
A fundamental issue in several studies is the need for cost-effective sampling, particularly when measuring a significant characteristic is expensive, uncomfortable, or time-consuming. In terms of precision achieved per unit of sample, the ranked set sampling (RSS) approach offers a practical way to achieve observational economy. In the current work, ten frequentist estimation strategies are considered for the reliability of the stress strength parameter λ=P[T<Z], where T and Z are independent random variables following the Burr III and Burr XII distributions, respectively, that share the same shape parameter. Percentiles and weighted least squares, Anderson-Darling, maximum likelihood, minimum spacing absolute log distance, least squares, Cram’er-von Mises, maximum product of spacing, right-tailed Anderson-Darling, and minimum spacing absolute distance are some recommended estimation methods for the RSS and simple random sample methods. The effectiveness of the proposed RSS-based approximations is evaluated using simulation work employing certain accuracy standards. We conclude that the maximum product spacing and percentile approaches are the lowest in the mean squared error values for the reliability estimate when compared to those of the other alternatives. Two real data sets that trade share data and the prices of the 31 distinct children’s wooden toys are used to provide further findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».