• 제목/요약/키워드: two parameter negative exponential distribution

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Maximum penalized likelihood estimation for a stress-strength reliability model using complete and incomplete data

  • Hassan, Marwa Khalil
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제25권4호
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    • pp.355-371
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    • 2018
  • The two parameter negative exponential distribution has many practical applications in queuing theory such as the service times of agents in system, the time it takes before your next telephone call, the time until a radioactive practical decays, the distance between mutations on a DNA strand, and the extreme values of annual snowfall or rainfall; consequently, has many applications in reliability systems. This paper considers an estimation problem of stress-strength model with two parameter negative parameter exponential distribution. We introduce a maximum penalized likelihood method, Bayes estimator using Lindley approximation to estimate stress-strength model and compare the proposed estimators with regular maximum likelihood estimator for complete data. We also introduce a maximum penalized likelihood method, Bayes estimator using a Markov chain Mote Carlo technique for incomplete data. A Monte Carlo simulation study is performed to compare stress-strength model estimates. Real data is used as a practical application of the proposed model.

양분선택형 조건부가치측정법 응답자료의 실증적 쟁점분석 (A Critical Evaluation of Dichotomous Choice Responses in Contingent Valuation Method)

  • 엄영숙
    • 자원ㆍ환경경제연구
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    • 제20권1호
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    • pp.119-153
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    • 2011
  • 본 연구는 조건부가치측정법(CVM)의 지불의사유도 방법으로 가장 많이 적용되고 있는 양분선택형 응답자료를 활용하여 WTP 함수의 추정과 편익의 측정단계에 쟁점이 될 수 있는 경제이론적 근거, 확률분포의 가정, 확률모형의 표기, 함수형태 그리고 편익의 범위 등 분석자의 입장에서 중요한 제요소들에 대해 이론적으로 검토하고 산림보존을 위한 가치추정 자료를 사용하여 실증적으로 분석하였다. WTP 함수를 선형으로 표기하는 한, 확률효용모형과 확률지출모형은 쌍대적 접근으로 해석할 수 있었고, 또한 확률모형의 오차항의 분포를 정규분포로 하든지 로지스틱분포로 가정하든지 계수들의 추정치와 이들을 사용하여 측정된 표본 WTP도 차이가 없었다. 그러나 이중양분선택모형은 WTP 함수 추정과 편익측정 결과는 두 CV 제시금액에 대한 응답이 같은 WTP 분포로 왔다고 보기 어려워 단일양분선택형 모형이 갖는 유인일치성이 약화되었다. 나아가서 WTP를 비음의 영역으로 제한하는 WTP 함수형태의 경우 척도모수가 클 경우 표본 WTP의 평균과 중앙값이 크게 다른 것으로 나타났다.

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