[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
ثبت نام و اشتراک::
ارسال مقاله::
پایگاه‌های مرتبط::
برای داوران::
اخلاق در پژوهش::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
Google Scholar Metrics

Citation Indices from GS

AllSince 2021
Citations4815
h-index32
i10-index00
..
ثبت شده در

AWT IMAGE


..
نماد اعتماد الکترونیکی
..
آمار نشریه
تعداد دوره های نشریه: 20
تعداد شماره ها: 40
تعداد مشاهده ی مقالات: 4590367
تعداد دریافت (دانلود) مقالات: 1437509

مقالات دریافت شده: 899
مقالات پذیرفته شده: 386
مقالات رد شده: 498
مقالات منتشر شده: 383

نرخ پذیرش: 42.94
نرخ رد: 55.39

میانگین دریافت تا پذیرش: 393 روز
میانگین دریافت تا اولین داوری: 5.6 روز
میانگین پذیرش تا انتشار: 491.7 روز
____
..
:: ::
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
استنباط کلاسیک و بیزی توزیع وایبول- پواسون تحت سانسور فزاینده نوع دو با برداشت‌های آگاهی‌بخش
آلا فلاح حسن ، مریم شرفی*
چکیده:   (6 مشاهده)
برخلاف روش‌های سنتی که برداشت‌ها را مستقل از فرآیند شکست فرض می‌کنند، این مقاله رویکردی نوین برای استنباط کلاسیک و بیزی داده‌های سانسورشده فزاینده نوع دو با برداشت‌های تصادفی آگاهی‌بخش ارائه می‌دهد. در این راستا با فرض مدل طول‌عمر وایبول-پواسون، دو توزیع برداشت پواسون و وایبل گسسته (هر دو بریده‌شده) معرفی می‌شوند که به‌دلیل وابستگی ساختاری با پارامترها، دقت برآوردها را در شرایط سانسور شدید افزایش می‌دهند. در نهایت، برتری این روش‌ها از طریق شبیه‌سازی مونت‌کارلو و تحلیل داده‌های واقعی زمان بهبودی بیماران سرطان مثانه ارزیابی شده است.
واژه‌های کلیدی: برداشت آگاهی بخش، برداشت‌ تصادفی دوجمله‌ای، توزیع وایبول-پوآسن، سانسور
متن کامل [PDF 814 kb]   (1 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشی بنیادی | موضوع مقاله: استنباط آماری
دریافت: 1405/5/27 | پذیرش: 1405/12/10
فهرست منابع
1. قهرمانی، م.، شرفی، م. و هاشمی، ر. (1401)، استنباط آماری توزیع وایبل دو پارامتری تحت سانسور فزاینده نوع دو با برداشت‌های تصادفی، مجله علوم آماری، 16(1)، 209-238.
2. Alotaibi, R., Nassar, M., Khan, Z. A. and Elshahhat, A. (2024), Analysis of Weibull Progressively First-Failure Censored Data with Beta-Binomial Removals, AIMS Mathematics, 9(9), 24109-24142. [DOI:10.3934/math.20241172]
3. Balakrishnan, N. and Cramer, E. (2014), Art of Progressive Censoring, New York: Birkhauser. [DOI:10.1007/978-0-8176-4807-7]
4. Balakrishnan, N. and Sandhu, R.A. (1995), A Simple Simulational Algorithm for Generating Progressive Type-II Censored Samples, The American Statistician, 49(2), 229-230. [DOI:10.1080/00031305.1995.10476150]
5. Chen, D.G. and Lio, Y.L. (2025), Statistical Examination of Nadarajah-Haghighi Censoring Model Using Beta-Binomial Removal Law with Applications in Cancer Radiotherapy, Applied Mathematical Modelling, 128, 45-67.
6. Cohen, A.C. (1963), Progressively Censored Samples in Life Testing, Technometrics, 5, 327-339. [DOI:10.1080/00401706.1963.10490102]
7. Elshahhat, A. and Nassar, M. (2023), Analysis of Adaptive Type-II Progressively Hybrid Censoring with Binomial Removals, Journal of Statistical Computation and Simulation, 93(7), 1077-1103. [DOI:10.1080/00949655.2022.2127149]
8. Falah Hasan, A. and Sharafi, M. (2026), New Approaches to Determine the Random Removals of Progressively Censored Data Based on Informative Censoring from the Rayleigh-Poisson Distribution, Estimation, and Application to COVID-19 Data, Journal of Statistical Computation and Simulation, 96(12), 3161-3180. [DOI:10.1080/00949655.2026.2656488]
9. Fayomi, A., Almetwally, E. M., and Qura, M. E. (2024), Bivariate Length-Biased Exponential Distribution under Progressive Type-II Censoring: Incorporating Random Removal and Applications to Industrial and Computer Science Data, Axioms, 13(10), 664. [DOI:10.3390/axioms13100664]
10. Gelman, A., Carlin, J.B., Stern, H.S., Dunson, D.B., Vehtari, A. and Rubin, D.B. (2013), Bayesian Data Analysis, 3rd ed., Chapman & Hall/CRC, London. [DOI:10.1201/b16018]
11. Gelman, A. and Rubin, D.B. (1992), Inference from Iterative Simulation Using Multiple Sequences. Statistical Science, 7(4), 457-472. [DOI:10.1214/ss/1177011136]
12. Ghahramani, M., Sharafi, M. and Hashemi, R. (2020), Analysis of the Progressively Type-II Right Censored Data with Dependent Random Removals, Journal of Statistical Computation and Simulation, 90(6), 1001-1021. [DOI:10.1080/00949655.2020.1713132]
13. Ghahramani‎ M, Sharafi M and Hashemi R. (2022), Statistical Inference of Two-Parameter Weibull Distribution under Progressive Type-II Censoring with Random Removals, Journal of Statistical Sciences, 16(1), 209-238. (In Persian) [DOI:10.52547/jss.16.1.209]
14. Henningsen, A. and Toomet, O. (2011), maxLik: A Package for Maximum Likelihood Estimation in R, Computational Statistics, 26(3), 443-458. [DOI:10.1007/s00180-010-0217-1]
15. Hastings, W.K. (1970), Monte Carlo Sampling Methods Using Markov Chains and Their Applications, Biometrika, 57(1), 97-109. [DOI:10.1093/biomet/57.1.97]
16. Lee, E.T. and Wang, J. (2003), Statistical Methods for Survival Data Analysis, Vol. 476, John Wiley and Sons, New Jersey. [DOI:10.1002/0471458546]
17. Lehmann, E.L. and Casella, G. (1998), Theory of Point Estimation, 2nd ed., Springer, New York.
18. Lu, W. and Shi, D. (2012), A New Compounding Life Distribution: The Weibull-Poisson Distribution, Journal of Applied Statistics, 39(1), 21-38. [DOI:10.1080/02664763.2011.575126]
19. Martin, A.D., Quinn, K.M. and Park, J.H. (2011), MCMCpack: Markov Chain Monte Carlo in R, Journal of Statistical Software, 42(9), 1-21. [DOI:10.18637/jss.v042.i09]
20. Metropolis, N., Rosenbluth, A.W., Rosenbluth, M.N., Teller, A.H. and Teller, E. (1953), Equation of State Calculations by Fast Computing Machines, The Journal of Chemical Physics, 21(6), 1087-1092. [DOI:10.1063/1.1699114]
21. Nakagawa, T. and Osaki, S. (1975), The Discrete Weibull Distribution. IEEE Transactions on Reliability, 24(5), 300-301. [DOI:10.1109/TR.1975.5214915]
22. Pathak, A., Kumar, M., Singh, S.K. and Singh, U. (2020), Bayesian Inference: Weibull Poisson Model for Censored Data Using the Expectation-Maximization Algorithm and Its Application to Bladder Cancer Data, Journal of Applied Statistics, 49(4), 926-948. [DOI:10.1080/02664763.2020.1845626] [PMID] [PMCID]
23. Plummer, M., Best, N., Cowles, K. and Vines, K. (2006), CODA: Convergence Diagnosis and Output Analysis for MCMC, R News, 6(1), 7-11.
24. Rolke, W. (2025), Rgof and R2sample: Testing and Benchmarking for the Univariate Goodness-of-Fit and Two-Sample Problems, R J., 17(3), 138-161. [DOI:10.32614/RJ-2025-027]
25. Roy, D. (2004), Discrete Rayleigh Distribution, IEEE Transactions on Reliability, 53(2), 255-260. [DOI:10.1109/TR.2004.829161]
26. Sharafi, M. (2022), Inference of the Two-Parameter Lindley Distribution Based on Progressive Type II Censored Data with Random Removals, Communications in Statistics-Simulation and Computation, 51(4), 1967-1981. [DOI:10.1080/03610918.2019.1691226]
27. Sharafi, M. and Asadi, Z. (2025), Bayesian and Classical Inference Under Progressive Type-II Censored Samples of the Two-Parameter Pareto Distribution with Binomial Random Removals Scheme, Journal of the Indian Society for Probability and Statistics, 26(1), 355-380. [DOI:10.1007/s41096-025-00229-9]
28. Sharafi, M., Hashemi, R. and Ghahramani, M. (2024), Analysis of the Three-Parameter Weibull Distributed Lifetime Data Based on Progressive Type-II Right Censoring: A New Approach to Determine the Random Removals, Journal of the Iranian Statistical Society, 23(1), 1-31.
29. Singh, S.K., Singh, U., Kumar, M. and Singh, G. (2013), Estimation of Parameters of Exponentiated Pareto Distribution for Progressive Type-II Censored Data with Binomial Random Removals Scheme, Electronic Journal of Applied Statistical Analysis, 6(2), 130. [DOI:10.1155/2013/183652]
30. Spiegelhalter, D.J., Abrams, K.R. and Myles, J.P. (2004), Bayesian Approaches to Clinical Trials and Health‐Care Evaluation. Wiley, Chichester. [DOI:10.1002/0470092602]
31. Tse, S.K., Yang, C. and Yuen, H.K. (2000), Statistical Analysis of Weibull Distributed Lifetime Data under Type II Progressive Censoring with Binomial Removals, Journal of Applied Statistics, 27(8), 1033-1043. [DOI:10.1080/02664760050173355]
32. Wu, S.J. and Chang, C.T. (2002), Parameter Estimations Based on Exponential Progressive Type II Censored Data with Binomial Removals, International Journal of Information and Management Sciences, 13(3), 37-46.
33. Wu, S.J. and Chang, C.T. (2003), Inference in the Pareto Distribution Based on Progressive Type II Censoring with Random Removals, Journal of Applied Statistics, 30(2), 163-172. [DOI:10.1080/0266476022000023721]
34. Yuen, H.K. and Tse, S.K. (1996), Parameters Estimation for Weibull Distributed Lifetimes under Progressive Censoring with Random Removals, Journal of Statistical Computation and Simulation, 55(1-2), 57-71. [DOI:10.1080/00949659608811749]
35. Zhang, J. (2002), Powerful Goodness-of-Fit Tests Based on the Likelihood Ratio, Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, 64(2), 281-294. [DOI:10.1111/1467-9868.00337]
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA


XML   English Abstract   Print



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
مجله علوم آماری – نشریه علمی پژوهشی انجمن آمار ایران Journal of Statistical Sciences

Persian site map - English site map - Created in 0.09 seconds with 45 queries by YEKTAWEB 4774