Bayesian Estimation of the Reliability Function of the Exponentiated Weibull Distribution from Progressive Type II Censored Data

정윤식; 정윤정; 정진혁

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정윤식 정윤정 정진혁

저널정보: 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제11권 제1호

발행연도: 2009.1

수록면: 73 - 84 (12page)

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The Exponentiated Weibull distribution as extension of the well-known Weibull distribution has been applied in areas of reliability, quality control, duration and failure time modeling. We have concerns that Maximum Likelihood Estimation(MLE) and Bayes estimates for the parameter and the reliability function of this distribution are obtained based on progressive Type II censored samples. In order to Bayes estimates, we consider the two loss functions such as Squared Error Loss(SEL) and LINEX loss function. An approximation is based on the Laplace approximation method developed by Tierney and Kadane(1986). These estimates are compared via Monte Carlo simulation study. In the sense of comparing the Root Mean-Square Error(RMSE) of the estimates. the Bayes estimates of the parameter θ and the reliability function r(t) are better than MLE.

#Exponentiated Weibull distribution #Bayesian estimate #Progressive Type II censored samples #Laplace approximation #Monte Carlo simulation.

참고문헌 (14)

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Aggarwala, R / 1996 / Recurrence relations for single and product moments of progressive Type-II right censored order statistics from exponential and truncated exponential di

Balakrishnan, N / 1995 / A simple simulation algorithm for generating progressive Type II censored samples / The American Statistician 49 (2) : 229 ~ 230

Cohen, A. C / 1963 / Progressively Censored Samples in Life Testing / Technometrics 5 : 327 ~ 339

Jiang, R / 1999 / The Exponentiated Weibull family: a graphical approach / IEEE Transactions on Reliability 48 (1) : 68 ~ 72

Kim,Hee-Jae / 2002 / Bayesian Reliability Estimation of a Standby System with Weibull Life Time Distribution / Journal of The Korean Data Analysis Society 4 (4) : 349 ~ 360

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