• 제목/요약/키워드: censoring

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조건부 분위수의 중도절단을 고려한 비모수적 추정 (Nonparametric estimation of conditional quantile with censored data)

  • 김은영;최혜미
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제24권2호
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    • pp.211-222
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    • 2013
  • 중도절단된 자료가 있을 경우 조건부 분위수함수를 비모수적으로 추정하는 문제에 대하여 다루고 있다. 역함수에 근거한 방법인 Yu와 Jones (1998)에 의해 제안된 중복커널기법 추정량과 Lee 등(2006)의 국소로지스틱기법 추정량을 중도절단된 자료가 있는 경우로 수정하여 새롭게 제안하고, 이들을 기존의 Koenker와 Bassett (1978)의 점검함수에 근거한 커널평활 추정량들과 모의실험을 통해 비교해 보았다. 모의실험을 통하여 역함수에 근거한 추정량들은 조건부 분포가 대칭인 모형에서, 점검함수기법 추정량들은 한쪽으로 치우친 분포인 경우에 조건부 분위수를 대체로 더 잘 추정하고 있음을 알 수 있었다.

Estimation of the Exponential Distributions based on Multiply Progressive Type II Censored Sample

  • Lee, Kyeong-Jun;Park, Chan-Keun;Cho, Young-Seuk
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제19권5호
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    • pp.697-704
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    • 2012
  • The maximum likelihood(ML) estimation of the scale parameters of an exponential distribution based on progressive Type II censored samples is given. The sample is multiply censored (some middle observations being censored); however, the ML method does not admit explicit solutions. In this paper, we propose multiply progressive Type II censoring. This paper presents the statistical inference on the scale parameter for the exponential distribution when samples are multiply progressive Type II censoring. The scale parameter is estimated by approximate ML methods that use two different Taylor series expansion types ($AMLE_I$, $AMLE_{II}$). We also obtain the maximum likelihood estimator(MLE) of the scale parameter under the proposed multiply progressive Type II censored samples. We compare the estimators in the sense of the mean square error(MSE). The simulation procedure is repeated 10,000 times for the sample size n = 20 and 40 and various censored schemes. The $AMLE_{II}$ is better than MLE and $AMLE_I$ in the sense of the MSE.

통계적 분석방법을 이용한 복합화력 발전설비의 평균수명 계산 및 고장확률 예측 (Mean Life Assessment and Prediction of the Failure Probability of Combustion Turbine Generating Unit with Data Analytic Method Based on Aging Failure Data)

  • 이성훈;이승혁;김진오
    • 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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    • 제54권10호
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    • pp.480-486
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    • 2005
  • This paper proposes a method to consider an aging failure probability and survival probability of power system components, though only aging failure probability has been considered in existing mean life calculation. The estimates of the mean and its standard deviation is calculated by using Weibull distribution, and each estimated parameters is obtained from Data Analytic Method (Type H Censoring). The parameter estimation using Data Analytic Method is simpler and faster than the traditional calculation method using gradient descent algorithm. This paper shows calculation procedure of the mean life and its standard deviation by the proposed method and illustrates that the estimated results are close enough to real historical data of combustion turbine generating units in Korean systems. Also, this paper shows the calculation procedures of a probabilistic failure prediction through a stochastic data analysis. Consequently, the proposed methods would be likely to permit that the new deregulated environment forces utilities to reduce overall costs while maintaining an are-related reliability index.

시계열 분석을 이용한 소프트웨어 미래 고장 시간 예측에 관한 연구 (The Study for Software Future Forecasting Failure Time Using Time Series Analysis.)

  • 김희철;신현철
    • 융합보안논문지
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    • 제11권3호
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    • pp.19-24
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    • 2011
  • 소프트웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나, 단조증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정 등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 본 논문에서는 고장시간을 측정하다가 시간 절단이 될 경우에 미래의 고장 시간 예측에 관하여 연구 하였다. 시계열 분석에 이용되는 단순이동 평균법과 가중이동평균법, 지수평활법을 이용하여 미래고장 시간을 예측하여 비교하고자 한다. 실증분석에서는 고장간격 자료를 이용하여 모형들에 대한 예측값을 평균자승오차를 이용하여 비교하고 효율적 모형을 선택 하였다.

ARIMA AR(1) 모형을 이용한 소프트웨어 미래 고장 시간 예측에 관한 연구 (The Study for Software Future Forecasting Failure Time Using ARIMA AR(1))

  • 김희철;신현철
    • 융합보안논문지
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    • 제8권2호
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    • pp.35-40
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    • 2008
  • 소트프웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나, 단조 증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정 등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 본 논문에서는 고장시간을 측정하다가 시간절단이 될 경우에 미래의 고장 시간 예측에 관하여 연구되었다. 고장 시간 예측에 사용된 고장시간자료는 소프트웨어 고장 시간 분포에 널리 사용되는 와이블 분포에서 형상모수가 1이고 척도모수가 0.5를 가진 난수를 발생된 모의 자료를 이용 하였다. 이 자료를 이용하여 시계열 분석에 이용되는 ARIMA 모형 중에서 AR(1) 모형과 모의실험을 통한 예측 방법을 제안하였다. 이 방법에서 ARIMA 모형을 이용한 예측방법이 효율적임을 입증 하였다.

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곡선 회귀모형을 이용한 소프트웨어 미래 고장 시간 예측에 관한 연구 (The Study for Software Future Forecasting Failure Time Using Curve Regression Analysis)

  • 김희철;신현철
    • 융합보안논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.115-121
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    • 2012
  • 소프트웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나. 단조증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정 등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 본 논문에서는 고장시간을 측정하다가 시간 절단이 될 경우에 미래의 고장 시간 예측에 관하여 연구 하였다. 곡선회귀모형에 이용되는 S곡선모형과 성장모형, 로지스틱을 이용하여 미래고장 시간을 예측하여 비교 하였다. 제안된 예측방법에서는 고장시간 자료를 이용하여 모형들에 대한 예측 값을 결정계수 와 평균제곱오차를 이용하여 비교 하고 효율적 모형을 선택 하였다.

Use of Lèvy distribution to analyze longitudinal data with asymmetric distribution and presence of left censored data

  • Achcar, Jorge A.;Coelho-Barros, Emilio A.;Cuevas, Jose Rafael Tovar;Mazucheli, Josmar
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제25권1호
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    • pp.43-60
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    • 2018
  • This paper considers the use of classical and Bayesian inference methods to analyze data generated by variables whose natural behavior can be modeled using asymmetric distributions in the presence of left censoring. Our approach used a $L{\grave{e}}vy$ distribution in the presence of left censored data and covariates. This distribution could be a good alternative to model data with asymmetric behavior in many applications as lifetime data for instance, especially in engineering applications and health research, when some observations are large in comparison to other ones and standard distributions commonly used to model asymmetry data like the exponential, Weibull or log-logistic are not appropriate to be fitted by the data. Inferences for the parameters of the proposed model under a classical inference approach are obtained using a maximum likelihood estimators (MLEs) approach and usual asymptotical normality for MLEs based on the Fisher information measure. Under a Bayesian approach, the posterior summaries of interest are obtained using standard Markov chain Monte Carlo simulation methods and available software like SAS. A numerical illustration is presented considering data of thyroglobulin levels present in a group of individuals with differentiated cancer of thyroid.

Bayesian and maximum likelihood estimations from exponentiated log-logistic distribution based on progressive type-II censoring under balanced loss functions

  • Chung, Younshik;Oh, Yeongju
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제28권5호
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    • pp.425-445
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    • 2021
  • A generalization of the log-logistic (LL) distribution called exponentiated log-logistic (ELL) distribution on lines of exponentiated Weibull distribution is considered. In this paper, based on progressive type-II censored samples, we have derived the maximum likelihood estimators and Bayes estimators for three parameters, the survival function and hazard function of the ELL distribution. Then, under the balanced squared error loss (BSEL) and the balanced linex loss (BLEL) functions, their corresponding Bayes estimators are obtained using Lindley's approximation (see Jung and Chung, 2018; Lindley, 1980), Tierney-Kadane approximation (see Tierney and Kadane, 1986) and Markov Chain Monte Carlo methods (see Hastings, 1970; Gelfand and Smith, 1990). Here, to check the convergence of MCMC chains, the Gelman and Rubin diagnostic (see Gelman and Rubin, 1992; Brooks and Gelman, 1997) was used. On the basis of their risks, the performances of their Bayes estimators are compared with maximum likelihood estimators in the simulation studies. In this paper, research supports the conclusion that ELL distribution is an efficient distribution to modeling data in the analysis of survival data. On top of that, Bayes estimators under various loss functions are useful for many estimation problems.

생존 분석 자료에서 적용되는 시간 가변 ROC 분석에 대한 리뷰 (Review for time-dependent ROC analysis under diverse survival models)

  • 김양진
    • 응용통계연구
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    • 제35권1호
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    • pp.35-47
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    • 2022
  • Receiver operating characteristic (ROC) 곡선은 이항 반응 자료에 대한 마커의 분류 예측력을 측정하기 위해 널리 적용되어왔으며 최근에는 생존 분석에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 여러 가지 유형의 중도 절단과 원인 불명 등 다양한 종류의 결측 자료를 포함한 생존 자료 분석에서 마커의 사건 발생 여부에 대한 예측력을 판단하기 위해 기존의 통계량을 확장하였다. 생존 분석 자료는 각 시점에서의 사건 발생 여부로 이해할 수 있으며, 따라서 시점마다 ROC 곡선과 AUC를 구할 수 있다. 본 논문에서는 우중도 절단과 경쟁 위험 모형하에서 사용되는 다양한 방법론과 관련 R 패키지를 소개하고 각 방법의 특성을 설명하고 비교하였으며 이를 검토하기 위해 간단한 모의실험을 시행하였다. 또한, 프랑스에서 수집된 치매 자료의 마커 분석을 시행하였다.

Testing Whether Failure Rate Changes its Trend Using Censored Data

  • Jeong, Hai-Sung;Na, Myung-Hwan;Kim, Jae-Joo
    • International Journal of Reliability and Applications
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    • 제1권2호
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    • pp.115-121
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    • 2000
  • The trend change in aging properties, such as failure rate and mean residual life, of a life distribution is important to engineers and reliability analysts. In this paper we develop a test statistic for testing whether or not the failure rate changes its trend using censored data. The asymptotic normality of the test statistics is established. We discuss the efficiency values of loss due to censoring.

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