On selection of optimal stochastic model for accelerated life testing

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F14%3A00444111" target="_blank" >RIV/67985556:_____/14:00444111 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.ress.2014.04.015" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1016/j.ress.2014.04.015</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.ress.2014.04.015" target="_blank" >10.1016/j.ress.2014.04.015</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

On selection of optimal stochastic model for accelerated life testing

Popis výsledku v původním jazyce

This paper deals with the problem of proper lifetime model selection in the context of statistical reliability analysis. Namely, we consider regression models describing the dependence of failure intensities on a covariate, for instance a stressor. Testing the model fit is standardly based on the so-called martingale residuals. Their analysis has already been studied by many authors. Nevertheless, the Bayes approach to the problem is just developing. We shall present the Bayes procedure of stimation inseveral semi-parametric regression models of failure intensity. Then, our main concern is the Bayes construction of residual processes and goodness-of-fit tests basedon them.

Název v anglickém jazyce

On selection of optimal stochastic model for accelerated life testing

Popis výsledku anglicky

This paper deals with the problem of proper lifetime model selection in the context of statistical reliability analysis. Namely, we consider regression models describing the dependence of failure intensities on a covariate, for instance a stressor. Testing the model fit is standardly based on the so-called martingale residuals. Their analysis has already been studied by many authors. Nevertheless, the Bayes approach to the problem is just developing. We shall present the Bayes procedure of stimation inseveral semi-parametric regression models of failure intensity. Then, our main concern is the Bayes construction of residual processes and goodness-of-fit tests basedon them.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2014

Kód důvěrnosti údajů

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

Název periodika

Reliability Engineering & System Safety

ISSN

0951-8320

e-ISSN

—

Svazek periodika

131

Číslo periodika v rámci svazku

1

Stát vydavatele periodika

US - Spojené státy americké

Počet stran výsledku

7

Strana od-do

291-297

Kód UT WoS článku

000341466500030

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-84907360474