Blandningen av typ I- och typ II-censureringssystem, som kallas hybridcensureringssystem, är ganska vanligt i livstester eller tillförlitlighetsexperiment. Nyligen typ II progressiv censur system blir ganska populärt för att analysera mycket tillförlitliga data. En nackdel med systemet med progressiv censur av typ II är att försökets längd kan vara ganska stor. I detta dokument introducerar vi ett system för stegvis hybridcensurering av typ II, där experimentet avslutas vid en förspecificerad tidpunkt. För detta censursystem analyserar vi data under antagandena att de olika objektens livstider är oberoende och exponentiellt fördelade slumpvariabler med parameter λ. Vi får den maximala sannolikheten estimator av den okända parametern i en exakt form. Aymptotiska konfidensintervall baserade på λ, lnλ, konfidensintervall baserat på sannolikhetskvottest och två konfidensintervall för bootstrap föreslås också. Bayes uppskattning och trovärdigt intervall av den okända parametern erhålls under antagandet av gamma före den okända parametern. Olika metoder har jämförts med Monte Carlo simuleringar. En riktig datauppsättning har analyserats för illustrativa ändamål.
Debasis Kundu och Avit Joarder REF introducerade gradvis hybridsensorer typ II används för att erhålla de maximala sannolikhetsskattningarna för de okända parametrarna.
Analysis of Type-II Progressively Hybrid Censored Data
{'venue': 'Comput. Stat. Data Anal.', 'journal': 'Comput. Stat. Data Anal.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}