Research projects of SNCF aim at reducing the costs of infrastructure possessions and improving the operational equipment availability and safety. This permanent search for a better regularity led the SNCF to analyse the maintenance approach of signalling equipment in detail. Until now, it was commonly acknowledged that signalling equipment, which consists of many electronic devices, is not subject to aging. In this study, a Weibull lifetime model, able to describe an aging phenomenon, is used and it can be shown that the deterioration is statistically significant. The validity of the model is tested. We also analyse the influence of environmental covariates. We simulate different scenarios in order to investigate the impact of several maintenance strategies as well as on future maintenance costs, on the amount of components to replace based on the mean age of the network. It can be shown that in most cases a systematic replacement strategy offers the best solution.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.25
no.3
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pp.633-641
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2014
The exponential distibution is one of the most popular distributions in analyzing the lifetime data. In this paper, we propose multiply Type I hybrid censoring. And this paper presents the statistical inference on the scale parameter for the exponential distribution when samples are multiply Type I hybrid censoring. The scale parameter is estimated by approximate maximum likelihood estimation methods using two different Taylor series expansion types ($AMLE_I$, $AMLE_{II}$). We also obtain the maximum likelihood estimator (MLE) of the scale parameter ${\sigma}$ under the proposed multiply Type I hybrid censored samples. We compare the estimators in the sense of the root mean square error (RMSE). The simulation procedure is repeated 10,000 times for the sample size n=20 and 40 and various censored schemes. The $AMLE_{II}$ is better than $AMLE_I$ in the sense of the RMSE.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.26
no.5
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pp.473-495
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2019
In this paper, a new extension of Lindley distribution has been introduced. Certain characterizations based on truncated moments, hazard and reverse hazard function, conditional expectation of the proposed distribution are presented. Besides, these characterizations, other statistical/mathematical properties of the proposed model are also discussed. The estimation of the parameters is performed through different classical methods of estimation. Bayes estimation is computed under gamma informative prior under the squared error loss function. The performances of all estimation methods are studied via Monte Carlo simulations in mean square error sense. The potential of the proposed model is analyzed through two data sets. A modified goodness-of-fit test using the Nikulin-Rao-Robson statistic test is investigated via two examples and is observed that the new extension might be used as an alternative lifetime model.
Yang Mino;Lee Sangyoub;Shin, Kook Joe;Choo Kwang Yul;Lee Duckhwan
Bulletin of the Korean Chemical Society
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v.13
no.3
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pp.325-331
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1992
By using the general theoretical framework proposed recently for treating the fluorescence quenching kinetics, we investigate the effect of light pulse intensity on the decay of fluorescence which follows excitation of fluorophors by the light pulse of very short but finite duration. It is seen that conventional theory breaks down when the exciting light pulse has a pulse width comparable to the fluorescent lifetime and its intensity is very high. We also find that even when the light intensity is not too high, conventional theory may fail in either of the following cases: (i) when the quencher concentration is high, (ii) when there is an attractive potential of mean force between the fluorophor and quencher, or (iii) when the energy transfer from the fluorophor to the quencher may also occur at a distance, e.g., via dipole-dipole interaction. The validity of the predictions of the present theory may thus be tested by fluorescence quenching experiments performed under such situations.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.33
no.1
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pp.76-85
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2007
A reliability acceptance sampling plan (RASP) consists of a set of life test procedures and rules for eitheraccepting or rejecting a collection of items based on the sampled lifetime data. Most of the existing RASPs areconcerned with the case where test items are available at the same time. However, as in the early stage ofproduct development, it may be difficult to secure test items at the same time. In such a case, it is inevitable toconduct a life test using sequentially supplied samples.In this paper, it is assumed that test items are sequentially supplied, the lifetimes of test items follow anexponential disthbution, failures are monitored continuously, arrival times of test items are known, and thenumber of test items at each arrival time is given. Under these assumptions, RASPs are developed by deter-mining the test completion time and the critical value for the maximum likelihood estimator of the mean lifetimesuch that the producer and consumer risks are satisfied. Then, the developed plans are compared to thetraditional Type-I censored RASPs in terms of the test completion time. Computational results indicate that thetest completion time of the developed RASP is shorter than that of the traditional Type-I censored plan in mostcases considered. It is also found that the superiority of the developed RASP becomes more prominent as theinter-arrival times of test items increase and/or the total number of test items gets larger.
In the software development process, software reliability evaluation is a very important issue. In particular, finding the optimal development model that satisfies high reliability is the more important task for software developers. For this, in this study, Pareto and Erlang life distributions were applied to the finite failure NHPP model to evaluate the reliability attributes. For this purpose, parametric estimation is applied to the maximum likelihood estimation method, and nonlinear equations are calculated using the bisection method. As a result, the Erlang model showed better performance than the Pareto model in the evaluation of the strength function and the mean value function. Also, as a result of inputting future mission time and evaluating reliability, the Erlang model showed an effectively high trend together with the Pareto model, while the Goel-Okumoto basic model showed a decreasing trend. In conclusion, the Erlang model is the best model among the proposed models. Through this study, it is expected that software developers will be able to use it as a basic guideline for exploring and evaluating the optimal software reliability model.
Background: The subcutaneous formulation of biologic disease-modifying antirheumatic drugs (DMARDs) was preferred due to favored self-administration and would be an economical treatment option for patients with rheumatoid arthritis. This study was to compare the economic impact of biologic DMARDs administered by subcutaneous injection in patients with rheumatoid arthritis who had inadequate response to conventional DMARDs. Methods: The cost-minimization analysis was conducted to estimate the lifetime health care costs of treatment sequences with subcutaneous biologic DMARDs as first-line therapy from a health care system perspective. The Markov model was developed to represent the transitions through treatment sequences based on American College of Rheumatology response rate and discontinuation rate. The health care costs comprised the cost of medications, administration, dispensing, outpatient visits, test/diagnostic examination, palliative therapy and treatment of serious infection. All costs were expressed in 2016 Korean Won (KRW) and discounted at 5%. Results: The mean lifetime health care cost per patient was lowest in the etanercept sequence, which was estimated at KRW 63,441,679. The incremental costs of the treatment sequence started with adalimumab, golimumab, abatacept, and tocilizumab were KRW 7,985,730, KRW 4,064,669, KRW 2,869,947, and KRW 4,282,833, respectively, relative to etanercept sequence. These differences in costs mainly were attributable to medication costs. One-way and probabilistic sensitivity analyses confirmed that etanercept represented the option with the lowest cost compared with comparators. Conclusion: This study found that etanercept is likely a cost-saving treatment option among subcutaneous biologic DMARDs in patients with rheumatoid arthritis.
The Purpose of this study was to determine the effective dose to an average patient from Coronary Angiography (CA) and Percutaneous Coronary Intervention (PCI). And to estimate the lifetime attributable risk (LAR) of cancer associated with radiation exposure from CA and PCI. The dose-area product (DAP) values to the patient were recorded from 60 CA and 58 PCI. A Monte Carlo based program PCXMC was used to calculate the effective dose from DAP values for each patient. Lifetime attributable risks were estimated with models developed in the National Academies' Biological Effects of Ionizing Radiation VII report. The mean DAP values was $53.76\;Gy{\cdot}cm^2$ for CA and $165.82\;Gy{\cdot}cm^2$ for PCI. Mean effective dose were 1.28 mSv in CA, 3.94 mSv in PCI. Results of Calculate organ dose, lung doses was 2.17 mSv in CA and 6.71 mSv in PCI. Female breast doses was 5.45 mSv in CA and 16.82 mSv in PCI. LAR estimates for CA varied from 1 in 1,508 for man to 1 in 1,357 for women. In PCI procedure varied from 1 in 553 for man to 1 in 482 for women. DAP can be used as the dose indicator to calculate the organ dose and effective dose of patient based on Monte Carlo simulation. These dose estimates derived from our simulation models suggest that CA and PCI are associated with a nonnegligible LAR of cancer. This risk varies markedly and is considerably greater for women, PCI than for man, CA.
Osteoporosis is a major health problem that can lead to mortality. This study was conducted to estimate the prevalence of osteopenia and osteoporosis separately and to assess the risk factors associated with osteopenia/osteoporosis in Korean men aged 50 years and over. A total of 1,136 subjects were analyzed among the participants of the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) 2010~2011 by using SPSS statistics complex samples (windows ver. 23.0). The prevalence rates of osteopenia and osteoporosis were 46.3% and 7.3%, respectively, and the mean ages of both osteopenia and osteoporosis risk groups were significantly higher than that of the normal group. The mean values for lifetime tallest height and bone mineral density in whole body, total femur, femoral neck, and lumbar spine were significantly lower in the risk group(osteopenia/osteoporosis) than in the normal group, whereas the mean values for height, body weight, BMI, waist circumference, alkaline phosphatase, parathyroid hormone, fasting blood glucose, total cholesterol, HDL-cholesterol, LDL-cholesterol, and triglycerides of the two groups showed no significant differences. The intakes of energy and carbohydrates were significantly higher in the risk group than in the normal group. The results of multiple logistic regression showed that being underweight and having hypercholesterolemia were significantly related with the prevalence of osteopenia/osteoporosis, whereas health habits such as smoking and exercise, chronic diseases such as obesity and hypertension, and nutrient intakes were not. These findings suggest the need for further studies to examine osteopenia/osteoporosis risk factors and outcomes specificly focused on Korean men.
Background: Breast cancer risk assessment is a helpful method for estimating development of breast cancer at the population level. Materials and Methods: In this cross-sectional study, participants consisted of a group of 3,847 volunteers ($mean{\pm}SD$ age: $463{\pm}7.59$ years) in a convenience sample of women referred to health centers affiliated to Tehran University of Medical Sciences in Tehran, Iran. The risk of breast cancer was estimated by applying the National Cancer Institute's online version of the Gail Risk Assessment Tool. Results: Some 24.9% of women reported having one first-degree female relative with breast cancer, with 8.05% of them having two or more first-degree relatives with breast cancer. The mean five-year risk of breast cancer for all participants was $1.61{\pm}0.73%$, and 9.36% of them had a five-year risk of breast cancer >1.66%. The mean lifetime risk of breast cancer was $11.7{\pm}3.91%$. Conclusions: The Gail model is useful for assessing probability of breast cancer in Iranian women. Based on the their breast cancer risk, women may decide to accept further screening services.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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