메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제19권 제2호
발행연도
2017.1
수록면
565 - 575 (11page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
In this paper, we derive exact likelihood inference for competing risks model (CRM) with generalized progressive hybrid censored exponential data. Based on the maximum likelihood estimators (MLEs) for unknown parameters, we derive the conditional moment generating function (MGF). Also, based on the first moments of the MLEs, we provide the bias adjusted estimators. We compare the proposed estimators by Monte Carlo simulation. For fixed sample and progressive censored sample size, the MSEs decrease as the pre-fixed time increases. For pre-fixed time, sample and progressive censored sample size, the MSEs decrease as the number of guarantee sample size increases. Also, we found that the bias adjusted estimators are better in terms of bias and MSE. But, we found that MLEs are better than the bias adjusted estimators in terms of variances. The simulation step is repeated 10,000 times for the n = 20, 30, and 40 and various generalized progressive hybrid censoring scheme (GPHCS).

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (13)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0