ESTIMATION OF RELIABILITY IN A MULTICOMPONENT STRESS-STRENGTH MODEL IN WEIBULL CASE

A stress-strength model is formulated for s of k systems consisting of identical components. We consider minimum variance unbiased (MVU) estimation of system reliability for data consisting of a random sample from the stress distribution and one from the strength distribution when the two distirubtions are Weibull with unknown scale parameters and same known shape parameter. The asymptotic distribution of MVU estimate of system reliability in the model is obtained by using the standard asymptotic properties of the maximum likelihood estimate of system reliability and establishing their equivalence. Uniformly most accurate unbiased confidence intervals are also obtained for system reliability. Empirical comparison of the two estimates for small samples is studies by Monte Carlo simulation.

동일한 부품 K개를 갖고 있으며, 그 중에서 S개 이상의 스트렝스(strength)가 스트레스(stress) 보다 크게 될 경우 신뢰성이 유지되는 시스템에서 스트레스와 스트렝스가 모두 와이블(weibull) 분포를 하고 있을 때의 시스템 신뢰성을 고찰하였다. 2 절에서는 시스템 신뢰성의 최소분산불편추정량(MVU estimator)을 구하였고, 3 절에서는 최소분산불편추정량의 점근분포(asymototic distribution)를 구하고 표본크기가 클때 시스템 신뢰성의 최소분산불편추정량과 최우추정량(MLE)과의 관계를 구하였으며, 4 절에서는 시스템 신뢰성의 일양최적불편신뢰구간(uniformly most accurate unbiased confidence interval) 을 구하였고, 5 절에서는 몬데 카를로 씨뮤레이션(Monte Carlo Simulation)을 사용하여 작은 표본에서의 최우추정량과 최소분산불편추정량의 편기(bias)와 평균자승오차(MSE)를 비교하였고 6 절에서는 결과를 간단히 요약하고 본 논문을 더 확장할 경우에 문제점을 제시하였다.