Reparameterized weibull distribution: A bayes study using hamiltonian monte carlo

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F20%3A10247247" target="_blank" >RIV/61989100:27240/20:10247247 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://esrel2019.org/" target="_blank" >https://esrel2019.org/</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.3850/978-981-11-2724-3_0494-cd" target="_blank" >10.3850/978-981-11-2724-3_0494-cd</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Reparameterized weibull distribution: A bayes study using hamiltonian monte carlo

Popis výsledku v původním jazyce

The Weibull distribution is the widely used distribution not only in reliability but also in many other fields. There are two parameterized forms of this distribution which are most frequently used. As we will show in the paper, these forms indeed affect Bayesian inference via Markov chain Monte Carlo methods. Although our study suggests the ways to successfully apply Bayesian inference mainly via Hamiltonian Monte Carlo, any other Markov chain Monte Carlo methods can easily be adopted. Maximum likelihood estimators using cross-entropy method is also given along with Bayesian estimators. A simulation study has also been conducted to compare the parameter estimation of the two forms. A real data set is given in order to demonstrate the suggested ways for the Weibull distribution.

Název v anglickém jazyce

Reparameterized weibull distribution: A bayes study using hamiltonian monte carlo

Popis výsledku anglicky

The Weibull distribution is the widely used distribution not only in reliability but also in many other fields. There are two parameterized forms of this distribution which are most frequently used. As we will show in the paper, these forms indeed affect Bayesian inference via Markov chain Monte Carlo methods. Although our study suggests the ways to successfully apply Bayesian inference mainly via Hamiltonian Monte Carlo, any other Markov chain Monte Carlo methods can easily be adopted. Maximum likelihood estimators using cross-entropy method is also given along with Bayesian estimators. A simulation study has also been conducted to compare the parameter estimation of the two forms. A real data set is given in order to demonstrate the suggested ways for the Weibull distribution.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10103 - Statistics and probability

Projekt

<a href="/cs/project/EF16_019%2F0000867" target="_blank" >EF16_019/0000867: Centrum výzkumu pokročilých mechatronických systémů</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2020

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Proceedings of the 29th European Safety and Reliability Conference (ESREL) : 22–26 September 2019, Hannover, Germany

ISBN

978-981-11-2724-3

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

997-1004

Název nakladatele

Research Publishing

Místo vydání

Singapur

Místo konání akce

Hannover

Datum konání akce

22. 9. 2019

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

—