• 제목/요약/키워드: bivariate exponential process

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Multiple Comparisons for a Bivariate Exponential Populations Based On Dirichlet Process Priors

  • Cho, Jang-Sik
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제18권2호
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    • pp.553-560
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    • 2007
  • In this paper, we consider two components system which lifetimes have Freund's bivariate exponential model with equal failure rates. We propose Bayesian multiple comparisons procedure for the failure rates of I Freund's bivariate exponential populations based on Dirichlet process priors(DPP). The family of DPP is applied in the form of baseline prior and likelihood combination to provide the comparisons. Computation of the posterior probabilities of all possible hypotheses are carried out through Markov Chain Monte Carlo(MCMC) method, namely, Gibbs sampling, due to the intractability of analytic evaluation. The whole process of multiple comparisons problem for the failure rates of bivariate exponential populations is illustrated through a numerical example.

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Nonparametric Bayesian Multiple Comparisons for Dependence Parameter in Bivariate Exponential Populations

  • 조장식
    • 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국데이터정보과학회 2006년도 추계 학술발표회 논문집
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    • pp.71-80
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    • 2006
  • A nonparametric Bayesian multiple comparisons problem (MCP) for dependence parameters in I bivariate exponential populations is studied here. A simple method for pairwise comparisons of these parameters is also suggested. Here we extend the methodology studied by Gopalan and Berry (1998) using Dirichlet process priors. The family of Dirichlet process priors is applied in the form of baseline prior and likelihood combination to provide the comparisons. Computation of the posterior probabilities of all possible hypotheses are carried out through Markov Chain Monte Carlo method, namely, Gibbs sampling, due to the intractability of analytic evaluation. The whole process of MCP for the dependent parameters of bivariate exponential populations is illustrated through a numerical example.

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이변량 지수 공정 하에서 위험함수와 공정능력지수에 대한 통계적 추정 (Statistical Estimation for Hazard Function and Process Capability Index under Bivariate Exponential Process)

  • 조중재;강수묵;박병선
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제16권3호
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    • pp.449-461
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    • 2009
  • 최근의 생산 공정은 공정의 자동화, 고객 요구의 다양화 등으로 많은 품질 특성치들을 갖는 다변량 공정의 형태가 일반적이며, 벡터 공정능력지수는 이러한 다변량 공정의 능력을 평가하기 위한 대표적인 측도라 할 수 있다. 한편 공정의 분포에 대한 정보를 정확히 파악하기 어려운 실제 현장의 상황에서 보다 정확한 공정능력을 평가할 수 있는 통계적 추정 문제는 현실적으로 중요한 문제라고 할 수 있다. 본 논문에서는 특정한 이변량 지수 공정 하에서 이변량 벡터 공정능력지수 $C_{pkl}$에 대한 신뢰영역의 추정 문제에 관하여 연구하였다. 먼저 지수분포의 특성을 고려하여 실제 현장에서 널리 사용되고 있는 가장 기본적인 일변량 공정능력지수들 중에서 규격 하한만을 고려한 형태인 $C_{pkl}$에 관하여 이변량 벡터 공정능력지수 $C_{pkl}=(C_{pklx},\;C_{pkly})$로 확장 정의하고, 이 지수의 플러그-인 추정량 및 관련 극한 확률분포를 유도하였다. 또한 이 지수에 대해 Marshall과 Olkin (1967)의 이변량 지수분포 모형을 기초로 근사 신뢰영역을 제시하였으며, 모의실험을 통하여 이변량 벡터 공정능력지수 $C_{pkl}$에 대한 95% 정규 근사(Asymptotic Normality: AN) 신뢰영역에 대한 이용가능성 및 효율성을 비교 분석하였다.