Hamiltonian Monte Carlo Method for Parameter estimation of the Additive Weibull distribution

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F19%3A10243604" target="_blank" >RIV/61989100:27240/19:10243604 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/8813441" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/document/8813441</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/DT.2019.8813441" target="_blank" >10.1109/DT.2019.8813441</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Hamiltonian Monte Carlo Method for Parameter estimation of the Additive Weibull distribution

Popis výsledku v původním jazyce

The additive Weibull distribution published in reliability literature is a simple model based on adding two Weibull survival functions. This four-parameter model seems to be flexible enough for modeling lifetimes possessing bathtubshaped failure rate. Most research publications, however, have provided poor results when fitting this model to real data sets that exhibit bathtub-shaped failure rate. In this study, we exploit the Hamiltonian Monte Carlo and cross-entropy methods in order to reinforce and strengthen the traditional methods of statistical estimation. Our results show the superiority of the recommended estimation methods over the others when fitting additive Weibull model to a real data set.

Název v anglickém jazyce

Hamiltonian Monte Carlo Method for Parameter estimation of the Additive Weibull distribution

Popis výsledku anglicky

The additive Weibull distribution published in reliability literature is a simple model based on adding two Weibull survival functions. This four-parameter model seems to be flexible enough for modeling lifetimes possessing bathtubshaped failure rate. Most research publications, however, have provided poor results when fitting this model to real data sets that exhibit bathtub-shaped failure rate. In this study, we exploit the Hamiltonian Monte Carlo and cross-entropy methods in order to reinforce and strengthen the traditional methods of statistical estimation. Our results show the superiority of the recommended estimation methods over the others when fitting additive Weibull model to a real data set.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10103 - Statistics and probability

Projekt

<a href="/cs/project/EF17_049%2F0008425" target="_blank" >EF17_049/0008425: Platforma pro výzkum orientovaný na Průmysl 4.0 a robotiku v ostravské aglomeraci</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2019

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of the International Conference on Information and Digital Technologies 2019, IDT 2019

ISBN

978-1-72811-401-9

ISSN

—

e-ISSN

2575-677X

Počet stran výsledku

7

Strana od-do

485-491

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

Piscataway

Místo konání akce

Žilina

Datum konání akce

25. 6. 2019

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—