Masked Data Analysis based on the Generalized Linear Model
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 182
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJRRS-3-2_001
تاریخ نمایه سازی: 16 شهریور 1400
چکیده مقاله:
In this paper, we consider the estimation problem in the presence of masked data for series systems. A missing indicator is proposed to describe masked set of each failure time.Moreover, a Generalized Linear model (GLM) with appropriate link function is used to model masked indicator in order to involve masked information into likelihood function. Both maximum likelihood and Bayesian methods were considered.The likelihood function with both missing at random (MAR) and missing not at random (MNAR) mechanismsare derived.Using an auxiliary variable, a Bayesian approach is expanded to obtain posterior estimations of the model parameters.The proposed methods have been illustrated through a real example.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Hasan Misaii
School of Mathematics, Statistics and Computer Science, College of Science, University of Tehran, Tehran, Iran
Firoozeh Haghighi
School of Mathematics, Statistics and Computer Science, College of Science, University of Tehran, Tehran, Iran
Samaneh Eftekhari Mahabadi
School of Mathematics, Statistics and Computer Science, College of Science, University of Tehran, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :