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J-GLOBAL ID：201702238470055085   整理番号：17A1490200

共変量を伴う不均一寿命データのノンパラメトリックベイズモデリングアプローチ【Powered by NICT】

A nonparametric Bayesian modeling approach for heterogeneous lifetime data with covariates

著者 (3件)： Li Mingyang (Department of Industrial and Management Systems Engineering, University of South Florida, Tampa, FL, United States) ,  Meng Hongdao (School of Aging Studies, University of South Florida, Tampa, FL, United States) ,  Zhang Qingpeng (Department of Systems Engineering and Engineering Management, City University of Hong Kong, Kowloon, Hong Kong SAR, China)
資料名： Reliability Engineering & System Safety  (Reliability Engineering & System Safety)
巻： 167  ページ： 95-104  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0980B  ISSN： 0951-8320  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 製品設計と生産段階または場運用段階で収集した寿命データは,しばしば不均一性パターンを示し,従来の統計的寿命モデルにおける均質性仮定を無効にしている。混合モデルは,データ不均一性を説明する重要なモデリング手法である。しかし,既存の混合モデルは亜集団の既知数を仮定することによって制約を受けている。亜集団の未知数を仮定して不均一寿命データを解析するための新しいBayes統計モデルを提案した。各亜集団が可能信頼性影響因子の効果を定量化するために加速故障時間モデルで特徴づけられる。提案したモデルは亜集団の数と亜集団のモデルパラメータの同時同定を可能にした。便利なサンプリング戦略は,モデル推定の課題に対処するために提案した。数値事例研究と実際の事例研究は提案した方法を説明し,その妥当性を実証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 不均一性 ,  モデル ,  信頼性 ,  製品設計 ,  事例研究 ,  *モデリング ,  故障
準シソーラス用語： モデル推定 ,  モデルパラメータ ,  影響因子 ,  Bayes統計 ,  混合モデル ,  *共変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Bayesモデリング ,  混合モデル ,  寿命回帰 ,  Gibbsサンプラ ,  モデル選択

分類 (1件)： 信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 共変量 ,  不均一 ,  寿命