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An Integrated Procedure for Bayesian Reliability Inference Using MCMC

机译：使用MCMC的贝叶斯可靠性推断的集成过程

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摘要

The recent proliferation of Markov chain Monte Carlo (MCMC) approaches has led to the use of the Bayesian inference in a wide variety of fields. To facilitate MCMC applications, this paper proposes an integrated procedure for Bayesian inference using MCMC methods, from a reliability perspective. The goal is to build a framework for related academic research and engineering applications to implement modern computational-based Bayesian approaches, especially for reliability inferences. The procedure developed here is a continuous improvement process with four stages (Plan, Do, Study, and Action) and 11 steps, including: (1) data preparation; (2) prior inspection and integration; (3) prior selection; (4) model selection; (5) posterior sampling; (6) MCMC convergence diagnostic; (7) Monte Carlo error diagnostic; (8) model improvement; (9) model comparison; (10) inference making; (11) data updating and inference improvement. The paper illustrates the proposed procedure using a case study.
机译：马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法的近来激增，导致在许多领域都使用了贝叶斯推断。为了促进MCMC的应用，从可靠性的角度出发，本文提出了使用MCMC方法进行贝叶斯推理的集成程序。目标是为相关的学术研究和工程应用程序建立一个框架，以实现基于现代计算的贝叶斯方法，尤其是可靠性推断。这里开发的过程是一个持续改进过程，包括四个阶段（计划，执行，研究和行动）和11个步骤，包括：（1）数据准备； （2）事先检查和整合； （3）事前选择； （4）选型； （5）后采样； （6）MCMC收敛诊断； （7）蒙特卡洛错误诊断； （8）模型改进； （9）模型比较； （十）推理； （11）数据更新和推理改进。本文通过案例研究说明了建议的程序。

著录项

  • 来源
  • 作者

    Jing Lin;

  • 作者单位

    Division of Operation and Maintenance Engineering, Lulea University of Technology, 97187 Lulea, Sweden,Lulea Railway Research Centre (JVTC), 97187 Lulea, Sweden;

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