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Accelerated Life Testing of One-shot Devices

eBook - Data Collection and Analysis

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Bibliografische Daten
ISBN/EAN: 9781119664017
Sprache: Englisch
Umfang: 240 S., 2.07 MB
Auflage: 1. Auflage 2021
E-Book
Format: PDF
DRM: Adobe DRM

Beschreibung

<p><b>Provides authoritative guidance on statistical analysis techniques and inferential methods for one-shot device life-testing</b></p><p>Estimating the reliability of one-shot deviceselectro-expolsive devices, fire extinguishers, automobile airbags, and other units that perform their function only onceposes unique analytical challenges to conventional approaches. Due to how one-shot devices are censored, their precise failure times cannot be obtained from testing. The condition of a one-shot device can only be recorded at a specific inspection time, resulting in a lack of lifetime data collected in life-tests.</p><p><i>Accelerated Life Testing of One-shot Devices: Data Collection and Analysis</i> addresses the fundamental issues of statistical modeling based on data collected from accelerated life-tests of one-shot devices. The authors provide inferential methods and procedures for planning accelerated life-tests, and describe advanced statistical techniques to help reliability practitioners overcome estimation problems in the real world. Topics covered include likelihood inference, competing-risks models, one-shot devices with dependent components, model selection, and more. Enabling readers to apply the techniques to their own lifetime data and arrive at the most accurate inference possible, this practical resource:</p><ul><li>Provides expert guidance on comprehensive data analysis of one-shot devices under accelerated life-tests</li><li>Discusses how to design experiments for data collection from efficient accelerated life-tests while conforming to budget constraints</li><li>Helps readers develops optimal designs for constant-stress and step-stress accelerated life-tests, mainstream life-tests commonly used in reliability practice</li><li>Includes R code in each chapter for readers to use in their own analyses of one-shot device testing data</li><li>Features numerous case studies and practical examples throughout</li><li>Highlights important issues, problems, and future research directions in reliability theory and practice</li></ul><i>Accelerated Life Testing of One-shot Devices: Data Collection and Analysis</i> is essential reading for graduate students, researchers, and engineers working on accelerated life testing data analysis.

Autorenportrait

NARAYANASWAMY BALAKRISHNAN, PhD, is Distinguished University Professor, Department of Mathematics and Statistics, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada.MAN HO LING, PhD, is Associate Professor, Department of Mathematics and Information Technology, The Education University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China.HON YIU SO is Post-Doctoral Fellow, University of Waterloo, Waterloo, Ontario, Canada.

Inhalt

Preface xv1 One-Shot Device Testing Data 11.1 Brief Overview 11.2 One-Shot Devices 11.3 Accelerated Life-Tests 41.4 Examples in Reliability and Survival Studies 71.4.1 Electro-explosive devices data 71.4.2 Glass capacitors data 71.4.3 Solder joints data 81.4.4 Grease-based magnetorheological fluids data 91.4.5 Mice tumor toxicological data 91.4.6 ED01 experiment data 101.4.7 Serial sacrifice data 111.5 Recent Developments in One-Shot Device Testing Analysis 112 Likelihood Inference 172.1 Brief Overview 172.2 Under CSALTs and Different Lifetime Distributions 182.3 EM-Algorithm 192.3.1 Exponential distribution 212.3.2 Gamma distribution 242.3.3 Weibull distribution 292.4 Interval Estimation 352.4.1 Asymptotic confidence intervals 352.4.2 Approximate confidence intervals 392.5 Simulation Studies 412.6 Case Studies with R Codes 523 Bayesian Inference 573.1 Brief Overview 573.2 Bayesian Framework 573.3 Choice of Priors 593.3.1 Laplace prior 603.3.2 Normal prior 603.3.3 Beta prior 623.4 Simulation Studies 633.5 Case Study with R Codes 724 Model Mis-Specification Analysis and Model Selection 774.1 Brief Overview 774.2 Model Mis-Specification Analysis 784.3 Model Selection 794.3.1 Akaike information criterion 794.3.2 Bayesian information criterion 814.3.3 Distance-Based Test Statistic 824.3.4 Parametric bootstrap procedure for testing goodness-of-fit 854.4 Simulation Studies 864.5 Case Study with R Codes 945 Robust Inference 975.1 Brief Overview 975.2 Weighted Minimum Density Power Divergence Estimators 985.3 Asymptotic Distributions 1015.4 Robust Wald-type Tests 1015.5 Inuence Function 1035.6 Simulation Studies 1065.7 Case Study with R Codes 1106 Semi-Parametric Models and Inference 1176.1 Brief Overview 1176.2 Proportional Hazards Models 1176.3 Likelihood Inference 1216.4 Test of Proportional Hazard Rates 1236.5 Simulation Studies 1246.6 Case Studies with R Codes 1287 Optimal Design of Tests 1317.1 Brief Overview 1317.2 Optimal Design of CSALTs 1317.3 Optimal Design with Budget Constraints 1337.3.1 Subject to specified budget and termination time 1347.3.2 Subject to standard deviation and termination time 1357.4 Case Studies with R Codes 1367.5 Sensitivity of Optimal Designs 1458 Design of Simple Step-Stress Accelerated Life-Tests 1518.1 Brief Overview 1518.2 One-Shot Device Testing Data under Simple SSALTs 1518.3 Asymptotic Variance 1548.3.1 Exponential distribution 1548.3.2 Weibull distribution 1568.3.3 With a known shape parameter w2 1598.3.4 With a known parameter about stress level w1 1608.4 Optimal Design of Simple SSALT 1628.5 Case studies with R codes 1658.5.1 SSALT for exponential distribution 1658.5.2 SSALT for Weibull distribution 1699 Competing-Risks Models 1819.1 Brief Overview 1819.2 One-Shot Device Testing Data with Competing Risks 1819.3 Likelihood Estimation for Exponential Distribution 1849.3.1 Without masked failure modes 1859.3.2 With masked failure modes 1909.4 Likelihood Estimation for Weibull Distribution 1939.5 Bayesian Estimation 2019.5.1 Without masked failure modes 2019.5.2 Laplace prior 2039.5.3 Normal prior 2049.5.4 Dirichlet prior 2059.5.5 With masked failure modes 2079.6 Simulation Studies 2079.7 Case Study with R Codes 21510 One-Shot Devices with Dependent Components 22310.1 Brief Overview 22310.2 Test Data with Dependent Components 22310.3 Copula Models 22410.3.1 Family of Archimedean copulas 22610.3.2 Gumbel-Hougaard copula 22710.3.3 Frank copula 23110.4 Estimation of Dependence 23410.5 Simulation Studies 23610.6 Case Study with R Codes 23811 Conclusions and Future Directions 24511.1 Brief Overview 24511.2 Concluding Remarks 24511.2.1 Large sample sizes for flexible models 24511.2.2 Accurate estimation 24611.2.3 Good designs before data analysis 24711.3 Future Directions 24811.3.1 Weibull lifetime distribution with threshold parameter 24811.3.2 Frailty models 24811.3.3 Optimal design of SSALTs with multiple stress levels 24911.3.4 Comparison of CSALTs and SSALTs 249A Derivation of Hi(a; b) 251B Observed Information Matrix 253C Non-Identifiable Parameters for SSALTs under Weibull Distribution 257D Optimal Design under Weibull Distributions with Fixed w1 259E Conditional Expectations for Competing Risks Model under Exponential Distribution 261F Kendall's Tau for Frank Copula 267Index 287

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