<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<journal>
<title>Journal of Statistical Sciences</title>
<title_fa>مجله علوم آماری</title_fa>
<short_title>JSS</short_title>
<subject>Basic Sciences</subject>
<web_url>http://jss.irstat.ir</web_url>
<journal_hbi_system_id>1</journal_hbi_system_id>
<journal_hbi_system_user>admin</journal_hbi_system_user>
<journal_id_issn>1735-8183</journal_id_issn>
<journal_id_issn_online>2783-2929</journal_id_issn_online>
<journal_id_pii></journal_id_pii>
<journal_id_doi>10.61882/jss</journal_id_doi>
<journal_id_iranmedex></journal_id_iranmedex>
<journal_id_magiran></journal_id_magiran>
<journal_id_sid></journal_id_sid>
<journal_id_nlai></journal_id_nlai>
<journal_id_science>شماره 812/2910/3 مورخ 12/7/1384</journal_id_science>
<language>fa</language>
<pubdate>
	<type>jalali</type>
	<year>1399</year>
	<month>5</month>
	<day>1</day>
</pubdate>
<pubdate>
	<type>gregorian</type>
	<year>2020</year>
	<month>8</month>
	<day>1</day>
</pubdate>
<volume>14</volume>
<number>1</number>
<publish_type>online</publish_type>
<publish_edition>1</publish_edition>
<article_type>fulltext</article_type>
<articleset>
	<article>


	<language>fa</language>
	<article_id_doi></article_id_doi>
	<title_fa>اندازه نمونه بهینه براساس تابع هزینه در مدل سانسور فزاینده نوع دو</title_fa>
	<title>Optimal Sample Size Based on Cost Function in Progressively Type II Censoring</title>
	<subject_fa>استنباط آماری</subject_fa>
	<subject>Statistical Inference</subject>
	<content_type_fa>پژوهشی بنیادی</content_type_fa>
	<content_type>Research</content_type>
	<abstract_fa>&lt;p dir=&quot;rtl&quot; style=&quot;margin: 0px; text-align: justify;&quot;&gt;امروزه استنباط براساس نمونه&#8204;&amp;shy;های سانسور شده توسط پژوهش&amp;shy;&amp;shy;&#8204;گران زیادی مورد مطالعه قرار گرفته است. یکی از معمول&#8204;&amp;shy;ترین روش&#8204;&amp;shy;های سانسور، سانسور فزاینده نوع دو از راست است.&amp;nbsp; در این روش از سانسور، n&amp;lrm; واحد در آزمایش قرار می&amp;shy;&#8204;گیرند و در زمان از کارافتادگی هر واحد تعدادی از واحدهای باقیمانده از آزمایش خارج می&#8204;شوند. این کار ادامه می&#8204;یابد تا به ازای یک مقدار از قبل تعیین شده مانند &amp;lrm;m، زمان&#8204;های از کارافتادگی m واحد ثبت شوند و سپس آزمایش خاتمه می&amp;shy;&#8204;یابد.&amp;nbsp;برای تعیین بهترین تعدادی که در ابتدا برای واحدهای تحت آزمایش قرار می&#8204;گیرند معیارهای متفاوتی می&#8204;توان در نظر گرفت که یکی از مهم&#8204;ترین آن&#8204;ها معیار هزینه است. در این مقاله با در نظر گرفتن تابع هزینه و توزیع وایبل برای طول عمر داده&#8204;های مورد بررسی و طرح&#8204;های سانسور مختلف، به تعیین بهترین مقدار برای اندازه نمونه اولیه یعنی &amp;lrm;n پرداخته می&#8204;شود. به&#8204;منظور ارزیابی نتایج بدست آمده یک مثال عددی براساس داده&#8204;های واقعی ارائه شده&#8204;&#8204; است.&lt;/p&gt;</abstract_fa>
	<abstract>&lt;div style=&quot;text-align: justify;&quot;&gt;&amp;lrm;Nowadays inference based on censored samples has been studied by many researchers&amp;lrm;. &amp;lrm;One of the most common censoring methods is progressively type II censoring&amp;lrm;. &amp;lrm;In this model&amp;lrm;, &amp;lrm;n items are put on the test&amp;lrm;. &amp;lrm;At each failure times some of the remaining items randomly withdrawn from the test&amp;lrm;. &amp;lrm;This process continues until for a pre-fixed value as m, &amp;lrm;failure times of m items are observed&amp;lrm;. &amp;lrm;For determining the best number for the items on the test different criteria can be considered&amp;lrm;. &amp;lrm;One of the most important factors that can be considered is the cost criterion&amp;lrm;. &amp;lrm;In this paper&amp;lrm;, &amp;lrm;by considering cost function and Weibull distribution for the lifetime of items&amp;lrm;, &amp;lrm;we find the optimal value for the sample size&amp;lrm;, &amp;lrm;i.e&amp;lrm;. n&amp;lrm;. &amp;lrm;In order to evaluate&amp;lrm;, &amp;lrm;the obtained results one example based on real data is given&amp;lrm;.&amp;nbsp;&lt;/div&gt;</abstract>
	<keyword_fa>سانسور فزاینده نوع دو, تابع هزینه, توزیع وایبل.</keyword_fa>
	<keyword>‎Progressive Type II Censoring‎, ‎Cost Function‎, ‎Weibull Distribution.</keyword>
	<start_page>41</start_page>
	<end_page>54</end_page>
	<web_url>http://jss.irstat.ir/browse.php?a_code=A-10-1026-1&amp;slc_lang=fa&amp;sid=1</web_url>


<author_list>
	<author>
	<first_name>Elham</first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Basiri</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>الهام</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>بصیری</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email>elham_basiri2000@yahoo.com</email>
	<code>10031947532846006093</code>
	<orcid>10031947532846006093</orcid>
	<coreauthor>Yes
</coreauthor>
	<affiliation>Department of Statistics‎, ‎Kosar University Bojnord‎, ‎Bojnord‎ , ‎Iran.</affiliation>
	<affiliation_fa>گروه آمار، دانشگاه کوثر بجنورد</affiliation_fa>
	 </author>


	<author>
	<first_name>Seyed Mahdi</first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Salehi</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>سید مهدی</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>صالحی</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email>salehi2sms@gmail.com</email>
	<code>10031947532846006094</code>
	<orcid>10031947532846006094</orcid>
	<coreauthor>No</coreauthor>
	<affiliation>Department of Statistics‎, ‎University of Neyshabour‎, ‎Neyshabour‎, ‎Iran.</affiliation>
	<affiliation_fa>گروه آمار، دانشگاه نیشابور</affiliation_fa>
	 </author>


</author_list>


	</article>
</articleset>
</journal>
