確率モデリングと統計法:進展と応用<br>Stochastic Modeling and Statistical Methods : Advances and Applications (Advances in Reliability Science)

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確率モデリングと統計法:進展と応用
Stochastic Modeling and Statistical Methods : Advances and Applications (Advances in Reliability Science)

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  • 製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版/ページ数 334 p.
  • 言語 ENG
  • 商品コード 9780443316944
  • DDC分類 519.22

Full Description

Stochastic Modeling and Statistical Methods: Advances and Applications is the practical guide to the latest developments in data analysis and research methods. The book explores the significant research progress that has been seen in recent decades, offering vital tools for analyzing modern applications and real data. Topics covered include Dynamic Reliability, Stochastic Modeling, System Maintainability, and Parametric, Semi-Parametric, and Nonparametric Statistical Inference. Readers will find the latest advancements in these areas, making it an essential resource for researchers and practitioners who want to explore these evolving fields and stay updated on cutting-edge research.

Contents

1. Inference of one-shot devices with Weibull component lifetimes under Gamma frailty model
2. Signature Reliability Detection and Performance Optimization of Low Cost Autonomous Robot Vacuum Cleaner Via-UGFT
3. The √n-consistency of the empirical estimator of stationary probability of semi-Markov chains
4. Alternative transient solutions for semi-Markov redundant systems in Reliability Engineering
5. Parametric estimation of censored semi-Markov chains
6. Understanding a system's performance in the presence of k-out-of-n: F and standby redundancy A reliability approach through Markov process
7. On some occurrence rates for Markov processes with application
8. Interval-censored reliability tests under lognormal lifetimes
9. Selective Review of Penalized Learning Methods for Event Processes
10. Hidden Markov Models for Aviation Prognostics
11. Stochastic modeling of the elastic properties of carbon-fiber-reinforced 3D printed filaments using polynomial chaos expansion
12. Stochastic Functionally Pooled Models for Diagnostics and Prognostics in Engineering
13. The application of Drifting Markov Modelling to Dynamics Skill Acquisition
14. A multi-granularity smart rejuvenation framework for a two-unit series system
15. Fitting a managed population model using ABC

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