The technology of wideband code division multiple access (WCDMA) has been applied to band selective interference cancellation system (ICS) repeaters. To inspect the telecommunication quality of the systems, quality engineers must check the shape of the signals at the corresponding frequency band of the repeaters. However, measuring the signal quality is a repetitive manual task which requires much inspection time and high costs. In the case of small-sized samples, such as the example of an ICS repeater system, Bayesian approaches have been employed to improve the estimation accuracy by incorporating prior information on the parameters of the model in consideration. This research proposes a virtual method of quality inspection for products using a correlation structure of measurement data, mainly in a Bayesian regression framework. The Bayesian regression model derives prior information from historical measurement data to predict measurements of other frequency bandwidths by exploiting the correlation structure of each measurement data. Empirical results show the potential for reducing inspection costs and time by predicting the values of adjoining frequency bandwidths through measured data of a frequency bandwidth in the course of quality inspections of ICS repeater systems.
The Bühlamnn-Straub credibility model is extended for risk profiles varying with time. This is a special case of an evolutionary credibility model with risk parameter changing with time according to an unobserved sequence of random variables. The exact formulas of Bayes premiums are obtained for models in which the probability distributions of risk profiles switch to others at random unobserved time periods with known distributions. In particular, for exponential type class of distributions with conjugate priors, the Bayes premium is obtained recursively from a non-linear multidimensional Kalman type filter.
PL
Model Bühlmanna-Strauba rozszerzono o profile ryzyka zmieniające się z czasem. Jest to szczególny przypadek ewolucyjnego modelu wiarygodności ze zmiennym w czasie parametrem ryzyka zależnym od nieobserwowanego ciągu zmiennych losowych. Otrzymano dokładną postać składek bayesowskich dla modeli, w których rozkłady prawdopodobieństwa profili ryzyka zmieniają się w nieobserwowanych losowych momentach o znanych rozkładach. Przede wszystkim dla wykładniczych klas rozkładów ze sprzężonymi rozkładami a priori otrzymano składkę bayesowską rekurencyjnie jako pewien nieliniowy wielowymiarowy filtr Kalmana.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.