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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 3,845 - 3,856 (12page)
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The Weibull distribution is widely used to model failure data, lifetime data, or medical data. Using estimation methods for its parameters, we use the method of maximum likelihood estimatior (MLE). Because it is the most important general method from a theoretical point of view. However, MLE is not robust when dealing with contaminated data such as outlier or inlier.
In this paper, we developed several estimation methods for the Weibull model. Through Monte Carlo simulation, the results are compared using relative efficiency (RE) and mean square error (MSE) values based on the MLE. It is shown that the Hodge-Lehmann-type estimation method is more efficient and outperforms the MLE in the Weibull model when data are contaminated. For application, we are going to mechanic component life analysis and t chart in statistical process control (SPC).
In this paper, we developed several estimation methods for the Weibull model. Through Monte Carlo simulation, the results are compared using relative efficiency (RE) and mean square error (MSE) values based on the MLE. It is shown that the Hodge-Lehmann-type estimation method is more efficient and outperforms the MLE in the Weibull model when data are contaminated. For application, we are going to mechanic component life analysis and t chart in statistical process control (SPC).
목차
1. 서론
2. 와이블 분포의 모수 추정법
3. 시뮬레이션
4. 적용
5. 결론
6. References
참고문헌 (0)
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