International Journal of Reliability and Applications
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제2권1호
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pp.49-56
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2001
In this paper we consider empirical Bayes estimation of the hazard rate and survival probabilities with right censored data under the assumption that the hazard function is constant over the period of observation and the prior distribution is gamma. We provide an estimator of the first derivative of the prior moment generating function that converges at each point to the true value in $L_2$ and use it to obtain, easy to compute, asymptotically optimal estimators under the squared error loss function.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제3권2호
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pp.99-106
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1999
In this paper, the spline hazard rate model to the randomly censored data is introduced. The unknown hazard rate function is expressed as a linear combination of B-splines which is constrained to be linear(or constant) in tails. We determine the coefficients of the linear combination by maximizing the likelihood function. The number of knots are determined by Bayesian Information Criterion. Examples using simulated data are used to illustrate the performance of this method under presenting the random censoring.
We considered a change-point hazard rate model generalizing constant hazard rate model. This type of model is very popular in the sense that the Weibull and exponential distributions formulating survival time data are the special cases of it. Maximum likelihood estimation and the asymptotic properties such as the consistency and its limiting distribution of the change-point estimator were discussed. A parametric bootstrap method for finding confidence intervals of the unknown change-point was also suggested and the proposed method is explained through a practical example.
Infinite failure NHPP models presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing failure occurrence rate per fault (hazard function). This infinite non-homogeneous Poisson process is model which reflects the possibility of introducing new faults when correcting or modifying the software. In this paper, polynomial hazard function have been proposed, which can efficiency application for software reliability. Algorithm for estimating the parameters used to maximum likelihood estimator and bisection method. Model selection based on mean square error and the coefficient of determination for the sake of efficient model were employed. In numerical example, log power time model of the existing model in this area and the polynomial hazard function model were compared using failure interval time. Because polynomial hazard function model is more efficient in terms of reliability, polynomial hazard function model as an alternative to the existing model also were able to confirm that can use in this area.
Rapid post-earthquake damage estimation of subway stations is particularly necessary to improve short-term crisis management and safety measures of urban subway systems after a destructive earthquake. The conventional Performance-Based Earthquake Engineering (PBEE) framework with constant earthquake occurrence rate is invalid to estimate the aftershock risk because of the time-varying rate of aftershocks and the uncertainty of mainshock-damaged state before the occurrence of aftershocks. This study presents a time-varying probabilistic seismic risk assessment framework for underground structures considering mainshock and aftershock hazards. A discrete non-omogeneous Markov process is adopted to quantify the time-varying nature of aftershock hazard and the uncertainties of structural damage states following mainshock. The time-varying seismic risk of a typical rectangular frame subway station is assessed under mainshock-only (MS) hazard and mainshock-aftershock (MSAS) hazard. The results show that the probabilities of exceeding same limit states over the service life under MSAS hazard are larger than the values under MS hazard. For the same probability of exceedance, the higher response demands are found when aftershocks are considered. As the severity of damage state for the station structure increases, the difference of the probability of exceedance increases when aftershocks are considered. PSDR=1.0% is used as the collapse prevention performance criteria for the subway station is reasonable for both the MS hazard and MSAS hazard. However, if the effect of aftershock hazard is neglected, it can significantly underestimate the response demands and the uncertainties of potential damage states for the subway station over the service life.
이 연구는 국방장비의 고장률함수가 욕조곡선을 이루고 있는지를 조사하기 위한 것이다. 국방장비 가운데 K-1 전차를 선택하여 고장확률밀도함수에 대한 고장률함수의 형태를 조사하였다. 또 다른 목적은 전차 운용환경에 따라 고장발생 차이가 발생하는지를 조사하는 것이다. 연구 결과, K-1전차의 고장률은 대체로 와이블분포를 따르고 있음을 보여준다. 와이블분포는 욕조곡선과 같이 시스템의 고장률이 전체 수명주기동안 다른 모양을 가지고 있을 때 유용하다. 전차가 운용을 개시하는 초기시점의 고장률함수는 고장이 많이 발생하다가 시간이 경과함에 따라 점차 낮아지는 와이블분포의 감소형 함수를 따르고 있다. 초기고장 시기를 지나면 고장이 안정적으로 발생하는 임의고장 단계에 이르며 이 시기는 고장률이 일정한 와이블분포를 따르게 된다. 장비의 사용기간이 증가하게 되면 마모로 인한 고장이 점차 증가하며 고장률함수는 증가형 함수를 따르게 된다. 또한 연구를 통해 전차의 운용 지형이 열악한 환경에서 고장이 더 많이 발생하고 있음을 알 수 있다. 연구 결과 시사점으로는 창정비 주기를 설정하는데 있어 욕조곡선에서 마모고장이 발생하는 시점을 창정비 시기로 선택해야 할 것이다. 또한 전차 운용 지형을 고려하여 창정비 주기를 조절해야 할 것이다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권1호
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pp.37-46
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2020
Recurrent event data frequently occur in clinical studies, demography, engineering reliability and so on (Cook and Lawless, The Statistical Analysis of Recurrent Events, Springer, 2007). Sometimes, two or more different but related type of recurrent events may occur simultaneously. In this study, our interest is to estimate the covariate effect on bivariate recurrent event times with zero inflations. Such zero inflation can be related with susceptibility. In the context of bivariate recurrent event data, furthermore, such susceptibilities may be different according to the type of event. We propose a joint model including both two intensity functions and two cure rate functions. Bivariate frailty effects are adopted to model the correlation between recurrent events. Parameter estimates are obtained by maximizing the likelihood derived under a piecewise constant hazard assumption. According to simulation results, the proposed method brings unbiased estimates while the model ignoring cure rate models gives underestimated covariate effects and overestimated variance estimates. We apply the proposed method to a set of bivariate recurrent infection data in a study of child patients with leukemia.
농어촌지역의 하수종말처리시설 민간투자사업에 대한 계획인구 및 계획하수량 산정 방법을 검토하였다. 기존의 추정 방법에서는 인구 감소 추세임에도 불구하고, 인구가 정체될 것으로 가정하여 계획인구를 추정하고 있으며, 수도보급률이 매우 낮은 지역에서의 계획하수량을 정수장 급수보급량을 이용하여 산정하고 있다. 결과적으로 계획 인구 및 계획하수량의 과다 산정은 필요이상의 하수종말처리시설이 만들어지게 되는 결과를 가져오게 된다. 그러므로 본 연구에서는 계획 인구는 통계청의 장래인구 추계결과를 따르는 것으로 하고, 수도가 보급된 지역에서는 급수사용량을, 수도가 보급되지 않은 지역에서는 지하수 사용량을 이용하여 계획하수량을 산정하는 방안을 제시하였다.
소프트웨어 개발과정에서 소프트웨어 신뢰성은 매우 중요한 이슈이다. 소프트웨어 고장분석을 위한 무한고장 비동질적인 포아송과정에서 고장발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는 단조 감소하는 패턴을 가질 수 있다. 본 논문에서는 수리시점에서도 고장이 발생할 상황을 반영하는 무한고장 NHPP모형들을 비교 제시하였다. 소프트웨어 경제, 경영, 보험수리분야에서 많이 사용되는 선형 위험률분포의 절편모수에 근거한 무한고장 소프트웨어 신뢰성모형에 대한 비교문제를 제시하였다. 그 결과 절편모수가 비교적 큰 경우가 효율적으로 나타났다. 그리고 모수 추정법은 최우추정법을 이용하였고 모형선택은 평균제곱오차와 결정계수를 이용하였다. 본 연구에서 제안된 방법은 선형 위험률분포의 절편모수를 고려한 모형도 신뢰성 측면에서 효율적이기 때문에 (결정계수가 90% 이상) 이 분야에서 기존 모형의 하나의 대안으로 사용할 수 있음을 확인 할 수 있었다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들은 다양한 수명분포의 절편모수를 고려함으로서 소프트웨어 고장형태에 대한 사전지식을 파악하는데 도움을 줄 수 있으리라 사료 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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