International Journal of Reliability and Applications
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v.14
no.2
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pp.107-114
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2013
Modelling of failures is an important element of reliability modelling. Empirical modelling approach suitable for complex item is explored in this paper. First step of the empirical modelling approach is to plot hazard function, density function, Weibull probability plot as well as cumulative intensity function to see which model fits best for the given data. Next step of the empirical modelling approach is select appropriate model for the data and fit the parametric model accordingly and estimate the parameters.
This study was performed 10 develop the accelerated life test method using Weibull-IPL(Inverse Power Law) model for mechanical components. Weibull-IPL model is concerned with determining the assurance life with confidence level and the accelerated life test time From the relation of weibull distribution factors and confidence limit, the testing times on the no number of failure acceptance criteria arc determined. The mechanical components generally represent wear and fatigue characteristics as a failure mode. IPL based on the cumulative damage theory is applied effectively the mechanical components to reduce the testing time and to achieve the accelerating test conditions. As the actual application example, accelerated life test method of agricultural tractor transmission was described. Life distribution of agricultural tractor transmission was supposed to follow Weibull distribution and life test time was calculated under the conditions of average life (MTBF) 3,000 hours and 90% confidence level for one test sample. According to IPL, because test time call be shorten in case increase test load test time could be reduced by 482 hours when we put the load 1.1 times of rated load than 0.73 times of rated load that is equivalent load calculated by load spectrum of the agricultural tractor. This time, acceleration coefficient was 11.7.
Khan, Muhammad Shuaib;King, Robert;Hudson, Irene Lena
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.23
no.5
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pp.363-383
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2016
The Weibull family of lifetime distributions play a fundamental role in reliability engineering and life testing problems. This paper investigates the potential usefulness of transmuted new generalized Weibull (TNGW) distribution for modeling lifetime data. This distribution is an important competitive model that contains twenty-three lifetime distributions as special cases. We can obtain the TNGW distribution using the quadratic rank transmutation map (QRTM) technique. We derive the analytical shapes of the density and hazard functions for graphical illustrations. In addition, we explore some mathematical properties of the TNGW model including expressions for the quantile function, moments, entropies, mean deviation, Bonferroni and Lorenz curves and the moments of order statistics. The method of maximum likelihood is used to estimate the model parameters. Finally the applicability of the TNGW model is presented using nicotine in cigarettes data for illustration.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.23
no.7
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pp.822-830
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2012
Clutters are all unwanted radar returns to affect on detection of targets. Radar clutter is characterized by amplitude distributions, spectrum, etc. Clutter is modelled with considering these kinds of characteristics. In this paper, a Weibull distribution function approximated by uniform distribution function is suggested. Weibull distribution function is used to model the various clutters. This paper shows that the data generated by the approximated solution of Weibull distribution function satisfy the Weibull probability density function. This paper shows that the data generation time of approximated Weibull distribution function solution is reduced by 20 % compared with the generation time of original Weibull probability density function.
Vigas, Valdemiro Piedade;Mazucheli, Josmar;Louzada, Francisco
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.24
no.4
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pp.325-337
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2017
In this paper, we proposed a new long-term lifetime distribution with four parameters inserted in a risk competitive scenario with decreasing, increasing and unimodal hazard rate functions, namely the Weibull-Poisson long-term distribution. This new distribution arises from a scenario of competitive latent risk, in which the lifetime associated to the particular risk is not observable, and where only the minimum lifetime value among all risks is noticed in a long-term context. However, it can also be used in any other situation as long as it fits the data well. The Weibull-Poisson long-term distribution is presented as a particular case for the new exponential-Poisson long-term distribution and Weibull long-term distribution. The properties of the proposed distribution were discussed, including its probability density, survival and hazard functions and explicit algebraic formulas for its order statistics. Assuming censored data, we considered the maximum likelihood approach for parameter estimation. For different parameter settings, sample sizes, and censoring percentages various simulation studies were performed to study the mean square error of the maximum likelihood estimative, and compare the performance of the model proposed with the particular cases. The selection criteria Akaike information criterion, Bayesian information criterion, and likelihood ratio test were used for the model selection. The relevance of the approach was illustrated on two real datasets of where the new model was compared with its particular cases observing its potential and competitiveness.
The relationship between the number of benthic macroinvertebrate species and the accumulated survey area were investigated in a clean stream and an impaired stream of Korea. Five models to characterize species-area functions were compared, and the Weibull model fitted species-area data well. The other models (Arrhenius, Romell-Gleason, Kylin, Lognormal model) had small or notable bias. The maximum number of species and half-saturation area derived from the Weibull model may be used as the indicators of the carrying capacity and the habitat complexity respectively.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.23
no.3
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pp.241-250
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2016
In this paper, we consider statistical inferences on the estimation of the parameters of a Weibull distribution when data are randomly censored. Maximum likelihood estimators (MLEs) and approximate MLEs are derived to estimate the parameters. We consider two cases for the censoring model: the assumption that the censoring distribution does not involve any parameters of interest and a censoring distribution that follows a Weibull distribution. A simulation study is conducted to compare the performances of the estimators. The result shows that the MLEs and the approximate MLEs are similar in terms of biases and mean square errors; in addition, the assumption of the censoring model has a strong influence on the estimation of scale parameter.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.23
no.5
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pp.399-409
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2016
Many of studies have suggested the modifications on Weibull distribution to model the non-monotone hazards. In this paper, we combine two cumulative hazard functions and propose a new modified Weibull distribution function. The newly suggested distribution will be named as a new flexible Weibull distribution. Corresponding hazard function of the proposed distribution shows flexible (monotone or non-monotone) shapes. We study the characteristics of the proposed distribution that includes ageing behavior, moment, and order statistic. We also discuss an estimation method for its parameters. The performance of the proposed distribution is compared with existing modified Weibull distributions using various types of hazard functions. We also use real data example to illustrate the efficiency of the proposed distribution.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.9
no.2
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pp.39-43
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1983
In this paper, we derive the likelihood function for the independent random order statistic whose underlying lifetime distribution is a two parameter Weibull form. For this purpose we first discuss the order statistic which represent a characteristic feature of most life and fatigue tests that they give rise to ordered observations. And, we describe the properties of the underlying Weibull model. The derived likelihood function is essential for establishing the statistical life test plans in the case of Weibull distribution using a likelihood ratio method.
Weibull distribution is a suitable distribution to use in modeling the life time data. It has been found to be a exact fit for the empirical distribution of the wind speed measurement samples. In brief this paper consist of important properties and characters of Weibull distribution. Also we discuss the application of Weibull distribution to wind speed measurements and derive an expression for the probability distribution of the power produced by a wind turbine at a fixed location, so that the modeling problem reduces to collecting data to estimate the three parameters of the Weibull distribution using Maximum likelihood Method.
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