Statistical Inferences Using Censored Samples & Record Values from GPD
Markov Chain Monte Carlo (MCMC) Methods
-
5% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 79.90
-
33 138 Ft (31 560 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 5% (cc. 1 657 Ft off)
- Kedvezményes ár 31 481 Ft (29 982 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
33 138 Ft
Beszerezhetőség
Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadó Scholar's Press
- Megjelenés dátuma 2014. január 1.
- ISBN 9783639706116
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem180 oldal
- Méret 220x150 mm
- Nyelv angol 0
Kategóriák
Hosszú leírás:
In many life testing and reliability studies, complete information on the failure times of all the experimental units may not be obtained for various reasons. Hence, censoring is very common in life testing experiments. Sometimes the experiments could not be under control completely because units may break accidentally. However, type I and type II censoring schemes do not allow for units to be removed from the test during the life testing duration. There are many cases in life testing experiments in which units are lost or removed from the test before failure. Progressive censoring is useful in both industrial life testing applications and clinical settings; it allows the removal of surviving experimental units before the termination of the test. Progressive first-failure-censoring and an adaptive progressive type II censoring schemes will be a good choice in this situation. In some cases the available data in the form of records, then we see how record data can be used to provide inferences for the stress strength reliability model R when both samples X and Y are upper record values and the coefficient of variation as well as the parameters of generalized Pareto distribution GPD.
Több
