• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>International journal of knowledge engineering and soft data paradigms >Estimation of the threshold parameter of a wear-out failure period in the case of a three-parameter Weibull distribution
【24h】

Estimation of the threshold parameter of a wear-out failure period in the case of a three-parameter Weibull distribution

机译：三参数威布尔分布情况下的磨损失效时段阈值参数估计

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

We aimed to estimate the threshold parameter for the wear-out failure period of a three-parameter Weibull distribution. In this paper, we propose the minimum-variance linear unbiased estimator based on order statistics, which is denoted by 'T_(BEST)'. In Section 2, we verify the validity of T_(BEST) by comparing it with the existing threshold parameter estimator, based on simulation studies of bias and mean squared error (MSE). Our results show that T_(BEST) requires all order statistics, except for the case of an exponential distribution, in which T_(BEST) is reduced to an unbiased estimator based on the smallest observation only. In Section 3, by simulation studies, we compare T_(BEST) and other estimators known to have good performances. In the simulation results, bias and MSE of T_(BEST) were the smallest in most cases. We also show a numerical example to measure fatigue lives in hours of ten bearings from McCool (1974).
机译：我们旨在估计三参数威布尔分布的磨损失效期的阈值参数。在本文中，我们提出了基于阶次统计量的最小方差线性无偏估计器，用“ T_（BEST）”表示。在第2节中，我们基于偏差和均方误差（MSE）的模拟研究，通过将T_（BEST）与现有阈值参数估计器进行比较来验证其有效性。我们的结果表明，T_（BEST）需要所有阶次统计量，除了指数分布的情况外，在这种情况下，T_（BEST）仅基于最小观测值简化为无偏估计量。在第3节中，通过仿真研究，我们比较了T_（BEST）和其他已知具有良好性能的估计量。在仿真结果中，T_（BEST）的偏差和MSE在大多数情况下最小。我们还展示了一个数值示例，用于测量McCool（1974）制作的十个轴承在数小时内的疲劳寿命。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号