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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      On the minimax variance estimators of scale in time to failure models

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      https://www.riss.kr/link?id=A104771314

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      A scale parameter is the principal parameterto be estimated, since it corresponds to oneof the main reliability characteristics, namely the average timeto failure. To provide robustness of scale estimators to grosserrors in the data, we apply the Huber minimax approach in time tofailure models of the statistical reliability theory. The minimaxvariance estimator of scale is obtained in the importantparticular case of the exponential distribution.
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      A scale parameter is the principal parameterto be estimated, since it corresponds to oneof the main reliability characteristics, namely the average timeto failure. To provide robustness of scale estimators to grosserrors in the data, we apply the Hube...

      A scale parameter is the principal parameterto be estimated, since it corresponds to oneof the main reliability characteristics, namely the average timeto failure. To provide robustness of scale estimators to grosserrors in the data, we apply the Huber minimax approach in time tofailure models of the statistical reliability theory. The minimaxvariance estimator of scale is obtained in the importantparticular case of the exponential distribution.

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      2016 0.35 0.1 0.27
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.23 0.2 0.339 0.04
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