We develop in this paper the likelihood ratio test (LRT) for testing $H_1 : F_1 \preceq F_2$ against $H_2 - H_1$ where $H_2$ imposes no restriction on $F_1$ and $F_2$ and '$\preceq$' means failure rate ordering. Both one and two-sample problems will be considered. In the one-sample case, one of the two distributions is known, while we assume in the other case both are unknown. We derive the asymptotic null distribution of the LRT statistic which will be of chi-bar-square type. The main issue here is to determine the least favorable distribution which is stochastically largest within the class of null distributions.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권1호
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pp.29-41
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2017
The estimation problem of expected time to failure of units is studied in a discrete set up. A simple step-stress accelerated life testing is considered with a Type-I censored sample from geometric distribution that is a commonly used distribution to model the lifetime of a device in discrete case. Maximum likelihood estimators as well as the associated distributions are derived. Exact, approximate and bootstrap approaches construct confidence intervals that are compared via a simulation study. Optimal confidence intervals are suggested in view of the expected width and coverage probability criteria. An illustrative example is also presented to explain the results of the paper. Finally, some conclusions are stated.
Epistasis that may explain a large portion of the phenotypic variation for complex economic traits of animals has been ignored in many genetic association studies. A Baysian method was introduced to draw inferences about multilocus genotypic effects based on their marginal posterior distributions by a Gibbs sampler. A simulation study was conducted to provide statistical powers under various unbalanced designs by using this method. Data were simulated by combined designs of number of loci, within genotype variance, and sample size in unbalanced designs with or without null combined genotype cells. Mean empirical statistical power was estimated for testing posterior mean estimate of combined genotype effect. A practical example for obtaining empirical statistical power estimates with a given sample size was provided under unbalanced designs. The empirical statistical powers would be useful for determining an optimal design when interactive associations of multiple loci with complex phenotypes were examined.
The recognition of such natural wave guides as plates, rods, hollow cylinders, multi-layer structures or simply an interface between two materials combined with an increased understanding of the physics and wave mechanics of guided wave propagation has led to a significant increase in the number of guided wave inspection applications being developed each year. Of primary attention Is the ability to inspect partially hidden structures, hard to access areas, and teated or insulated structures. An introduction to some physical consideration of guided waves followed by some sample problem descriptions in pipe, ice detection, fouling detection in the foods industry, aircraft, tar coated structures and acoustic microscopy is presented in this paper. A sample problem in Boundary Element Modeling is also presented to illustrate the move in guided wave analysis beyond detection and location analysis to quantification.
The unscented Kalman filter (UKF) has been developed for nonlinear model parametric identification, and it assumes that the model parameters are symmetrically distributed about their mean values without any constrains. However, the parameters in many applications are confined within certain ranges to make sense physically. In this paper, a constrained unscented Kalman filter (CUKF) algorithm is proposed to improve accuracy of numerical substructure modeling in hybrid testing. During hybrid testing, the numerical models of numerical substructures which are assumed identical to the physical substructures are updated online with the CUKF approach based on the measurement data from physical substructures. The CUKF method adopts sigma points (i.e., sample points) projecting strategy, with which the positions and weights of sigma points violating constraints are modified. The effectiveness of the proposed hybrid testing method is verified by pure numerical simulation and real-time as well as slower hybrid tests with nonlinear specimens. The results show that the new method has better accuracy compared to conventional hybrid testing with fixed numerical model and hybrid testing based on model updating with UKF.
The purpose of this article is about the accelerated product-reliability-test method of the changing colors of mobile products, which are majorly from the frequent touching of sweating fingers. Such problems of changing colors of mobile products have found mostly In metallic paint containing aluminum paste pigments. Also we found that the color of Al Paste is changed by human sweat. Therefore, the accelerated experimental method has been tested as follow: applying the various concentration of lactic acid, which is the changing color components from human sweat, and deeping the testing sample under temperature of $60^{\circ}C$ in dilutelactic acid with water. From the series of tests, the most optimum concentration of lacticacid has been obtained in 10wt% and the sample is observed to be almost same effect as natural changing of colors by human touching after the test. It has been also confirmed from the cross-sectional analysis. In detail, the testing sample has changed its color in 48hr by changing color effect of Alpaste with 10 wt% of lactic acid, and the digit of $\Delta$ E has measured 10.9 after the test.
The nonparametric bivariate two-sample test of Bennett (1967) is extended to the multivariate k sample test. This test has been easily modified for a monotone trend among k samples. Often in applications it is important to consider a set of multivariate response variables simultaneously, rather than individually, and also important to consider testing k samples altogether. Different approaches of estimating the null covariance matrices of the test statistics resulted in the same limiting form. The multivariate k sample test is applied to the non-normal data of a randomized trial conducted for a period of four weeks in mental hospitals. The purpose of the trial is to compare the efficacy of three different interventions for a relief of the frequently occurring problems of constipation, caused as a side effect of antipsychotic drugs during hospitalization. The bowel movement status of patient for a week is summarized into a single severity score, and severity scores of four weeks comprise a four-dimensional multivariate variable. It is desirable with this trial data to consider a multivariate testing among k samples.
This paper proposes a curtailed-sequential probability ratio test (SPRT) control chart. For using the conventional SPRT control chart, the number of items inspected in a sampling point should have no restriction since items in a sampling point are inspected one by one until an SPRT Is terminated. The number of observations taken in a sampling point, however, has an upper bound since sampling and testing of an item is time-consuming or expensive. When the sample size reaches the upper bound without evidence of an in-control or out-of-control state of a process, the proposed chart makes a decision using the sample mean of all observations taken in a sampling point. The properties of the Proposed chart are obtained by a Markov chain approach and the performance of the chart is compared with fixed sample size (FSS) and variable sample size (VSS) control charts. A comparative study shows that the proposed chart performs better than VSS control charts as well as conventional FSS control charts.
This paper considers one-sample and two-sample test for the logistic function by means of Kolmororov-Smirnov type statistics. The standard tables used for the Kolmogorov-Smirnov test are valid only when the function is completely specified; but they are not valid if the parameters of function are estimated from the sample. This note presents modified tables for the Kolmogorov-Sminov type staistic. These tables can be used to test the hypothesis that a sample comes from a logistic function when shape parameter $(\alpha)$ and location parameter $(\beta)$ must be estimated from the sample by the method of maximum likelihood. Monte Carlo method is employed to calculate the criticla values of the test. The tables of the critical values are provided.
This paper focuses on the in-house reliability assurance plan for the bulk materials of each company. The reliability assurance needs in essence a long time and high cost for testing the materials. In order to reduce the time and cost, accelerated life test is adopted. The bulk sampling technique was used for acceptance. Design parameters might be total sample size(segments and increments}, stress level and so on. We focus on deciding the sample size by minimizing the asymptotic variance of test statistics as well as satisfying the consumer's risk. In bulk sampling, we also induce the sample size by adapting the normal life time distribution model when the variable of the lognormal life time distribution is transformed and adapted to the model. In addition, the sample size for both the segments and increments can be induced by minimizing the asymptotic variance of test statistics of the segments and increments with consumer's risk met. We can assure the reliability of the mean life and B100p life time of the bulk materials by using the calculated minimum sample size.
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