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논문 기본 정보
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- 학술저널
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- 저널정보
- 한국통계학회 JKSS(Journal of the Korean Statistical Society) Journal of the Korean Statistical Society 제26권 제3호
- 발행연도
- 1997.1
- 수록면
- 407 - 416 (10page)
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Suppose that { $X_{i}$ } is a stationary AR(1) process and { $Y_{j}$ } is an ARX process with { $X_{i}$ } as exogeneous variables. Let $Y_{j}$ $^{*}$ be the stochastic process which is the sum of $Y_{j}$ and a nonstochastic trend. In this paper we consider the problem of estimating the conditional probability that $Y_{{n+1}}$$^{*}$ is bigger than $X_{{n+1}}$, given $X_{1}$, $Y_{1}$$^{*}$,..., $X_{n}$ , $Y_{n}$ $^{*}$. As an estimator for the tolerance probability, an Mann-Whitney statistic based on least squares residuars is suggested. It is shown that the deviations between the estimator and true probability are stochatically bounded with $n^{{-1}$2}/ order. The result may be applied to the stress-strength reliability theory when the stress and strength variables violate the classical iid assumption.umption.n.
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