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Composite scale modeling in the presence of censored data

机译：存在审查数据的复合比例模型

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A composite scale modeling approach can be used to combine several scales or variables into a single scale or variable. A typical application is to combine age and usage together to form a composite timescale model. The combined scale is expected to have better failure prediction capability than individual scales. Two typical models are the linear and multiplicative models. Their parameters are determined by minimizing the sample coefficient of variation of the composite scale. The minimum coefficient of variation is hard to apply in the presence of censored data. Another open issue is how to identify key variables when a number of variables are combined. This paper develops methods to handle these two issues. A numerical example is also included to illustrate the proposed methods.
机译：可以使用复合比例模型方法将多个比例或变量组合为单个比例或变量。一个典型的应用是将年龄和使用情况结合在一起以形成一个复合时间表模型。预计组合秤比单个秤具有更好的故障预测能力。线性模型和乘法模型是两个典型模型。通过最小化复合标度的样本变异系数来确定其参数。在存在审查数据的情况下，很难应用最小变化系数。另一个未解决的问题是如何在组合多个变量时识别关键变量。本文开发了处理这两个问题的方法。还包括一个数值示例来说明所提出的方法。

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