Ten serwis zostanie wyłączony 2025-02-11.
Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 10

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  survival function
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
Abstract. In many medical, biological or economic follow-up studies the subject of observation is survival, failure or duration time, that is the length of time elapsed from a specific starting point to an event of interest. In engineering applications it may be the time to failure of piece of equipment, in medical trials - time to occurrence of a particular disease or time to death of a patient due to some specific disease, in economic studies - time of being unemployed and so on. In the analysis of survival-type variables one is often faced with right-censored observations. Sometimes it is impossible to measure the true failure time of an individual due to previous occurrence of some other event called competing event, which result in interruption of observation before the event occurs. It may be withdrawal of the subject from the study or failure from some causes other the one of interest or simply limitation on the length of study. If we are only interested in failure time, then the competing events can be regarded as right-censoring the event of interest. It means that for each individual we observe either the time to failure or the time to censoring and for censored individuals we know only that the time to failure is greater then the censoring time. In reliability studies censoring is often planned in order to obtain information sooner than it is otherwise possible. Instead of testing m units until they fail, the Type I censoring design is employed in which more then m units are tested but observation is terminated earlier at the end of some specified period x*. Those units, which failed before this time yield complete observations and the rest of them is right-censored. Despite such incompleteness of the data it is often desired to estimate survival function that is the probability P(X > x) that the true failure time X in the population of individuals exceeds x. The paper deals with a problem of estimating survival function in the right-censored data. Some improvements of the well-known Kaplan - Meier estimator are discussed and their properties are studied.
PL
W pracy omówione są dwa estymatory funkcji przeżycia, będące modyfikacją estymatora Kaplana-Meiera. Podstawowe własności statystyczne estymatorów zostały porównane za pomocą metod symulacyjnych.
2
Content available Shock models under policy N
80%
EN
We present the life distribution of a device subject to shocks governed by phase-type distributions. The probability of failures after shock follows discrete phase-type distribution. Lifetimes between shocks are affected by the number of cumulated shocks and they follow continuous phase-type distributions. The device can support a maximum of N shocks. We calculate the distribution of the lifetime of the device and illustrate the calculations by means of a numerical application. Computational aspects are introduced. This model extends other previously considered in the literature.
EN
The Weibull distribution is used to describe various observed failures of phenomena and widely used in survival analysis and reliability theory. Sometimes it is very difficult to compute moments of such distributions due to various reasons for e.g. analytical issues, multi parameter cases etc. This study presents the computation of the moments and the expected value of the product of order statistics in the sample from the one-parameter Weibull distribution. An alternative approach in connection to survival function is used to obtain these moments and expected values. In addition the characteristic function of the above distribution is also obtained in the form of gamma functions. Further an illustration is shown to find the first two moments and expected value of the product of order statistics by using this approach.
EN
In this paper, a system reliability model subject to Dependent Competing Failure Processes (DCFP) with phase-type (PH) distribution considering changing degradation rate is proposed. When the sum of continuous degradation and sudden degradation exceeds the soft failure threshold, soft failure occurs. The interarrival time between two successive shocks and total number of shocks before hard failure occurring follow the continuous PH distribution and discrete PH distribution, respectively. The hard failure reliability is calculated using the PH distribution survival function. Due to the shock on soft failure process, the degradation rate of soft failure will increase. When the number of shocks reaches a specific value, degradation rate changes. The hard failure is calculated by the extreme shock model, cumulative shock model, and run shock model, respectively. The closed-form reliability function is derived combining with the hard and soft failure reliability model. Finally, a Micro-Electro-Mechanical System (MEMS) demonstrates the effectiveness of the proposed model.
PL
W ostatnim latach testy porównywania czasu trwania zjawisk znajdują coraz więcej zastosowań w analizie zagadnień ekonomicznych. Przykładami może być analiza czasu pozostawania na bezrobociu, czasu poszukiwania pracy, czasu istnienia przedsiębiorstwa, itp. W literaturze można spotkać wiele testów do porównywania funkcji przeżycia. Autorzy niniejszego opracowania zdecydowali się przeprowadzić badania symulacyjne, których celem jest porównanie efektywności najczęściej stosowanych testów służących do porównywania czasu trwania zjawisk, w wersji zaimplementowanej w pakiecie STATISTICA. Za pomocą symulacji badano poziom błędu pierwszego rodzaju oraz moc następujących testów statystycznych służących testowaniu hipotezy zerowej głoszącej równość krzywych przeżycia w dwóch populacjach. Analizie poddano następujące testy: Wilcoxona wg. Gehana, F Coxa, Coxa-Mantela, Wilcoxona wg. Peto i Peto i log-rank. W ramach symulacji generowano próby losowe z rozkładu Weibulla.
EN
Recently, tests for comparing survival distributions become more and more popular and used in applied economics. Unemployment duration, time needed to find a new job, enterprise survival or waiting for a commodity to be sold are good examples. There are a number of tests to compare survival distributions proposed in statistical literature. The aim of this research was to analyze, by the means of computer simulations, the effectiveness of survival tests as implemented in STATISTICA software. The following tests have been outlined and compared: Wilcoxon, Geehan, Cox-Mantel, Peto & Peto and log rank. Random samples were generated from Weibull distribution.
PL
W artykule przeprowadzono analizę czasu trwania gospodarstw domowych w sferze ubóstwa oraz w sferze poza ubóstwem. W tym celu wykorzystano estymatory funkcji prze-życia dla zdarzeń powtarzających się: estymator Wanga-Changa oraz dwa estymatory za-proponowane przez Peñę, Strawdermana i Hollandera (IIDPLE oraz FRMLE). Na podstawie uzyskanych wyników można stwierdzić, że prawdopodobieństwo przeżycia gospodarstw domowych w sferze poza ubóstwem przez długi czas jest większe niż w przypadku przeżycia w sferze ubóstwa. Bazując na graficznej metodzie uznano, że najlepszym estymatorem funkcji przeżycia w sferze ubóstwa i w sferze poza ubóstwem jest FRMLE. Oznacza to, że założenie o niezależności i takich samych rozkładach czasów oczekiwania na wystąpienie kolejnych zdarzeń w obrębie gospodarstw domowych nie jest słuszne.
EN
The article analyses households’ poverty and nonpoverty duration. For this purpose survival function estimators for recurrent events were used: Wang-Chang estimator and two estimators proposed by Peña, Strawderman and Hollander (IIDPLE and FRMLE). We can conclude that survival probability for a long time out of poverty is greater than in the case of survival in poverty. Based on the graphical method we can conclude that the best estimator of survival in poverty and out of poverty is FRMLE. It means that we cannot assume that interoccurrence times within households are independent and identically distributed.
7
Content available Probabilistyczny model konkurujących zagrożeń
51%
PL
W pracy przedstawiono koncepcję probabilistycznego modelowania wystąpienia różnorodnych zagrożeń stanu zdatności systemu technicznego. Głównym celem tego opracowania są konstrukcje funkcji służących do analizowania konkurujących zagrożeń. Praca ta została zainspirowana książką [4], w której rozwinięte zostały metody probabilistyczne mające szczególne zastosowania w biologii i medycynie. W punkcie 1 przedstawione są funkcyjne charakterystyki niezawodnościowe zaadaptowane na potrzeby badania niezawodności, bezpieczeństwa i zagrożeń systemów technicznych. Pokazane są związki między nimi. Najważniejsze wyniki są zestawione w punkcie 2, gdzie przedstawiono model konkurujących zagrożeń i jego funkcyjne charakterystyki. W punkcie 3, podane są dwa proste przykłady, w których zastosowano przedstawioną metodę modelowania probabilistycznego.
EN
This paper describes a concept of probabilistic modelling of different competing risks of a technical system ability state. The main purpose is the construction of functions to analyse competing risks. In Point 1, functional characteristics are introduced, adopted to investigation of reliability, safety and the threats of technical systems. Moreover, relationships between them are shown. The most important results are shown in Point 2, where the model of competing risks is introduced. In Point 3, there are given two simple examples of systems. For these systems, there were appointed the hazard rates, the crude sub-distribution functions for the particular competing risks, the partial crude hazard rates, and the partial crude sub-distribution functions. In this publication, attention is concentrated on functional characteristics applied in parametrical modelling of the threats of the system ability state. In analysis of competing risks with parametrical methods, the introduced functions and their parameters are easily interpret, in particular, the hazard rate. If occurrences of threats are independent, then the introduced model of competing risks can be applied to any probability distribution. In case of dependent competing risks, we should use methods of multidimensional probability methods, which are seldom applied. The multidimensional distributions can play key role in development of applications of competing risks analysis. The whole of study finishes short recapitulation and cited literature.
8
41%
PL
W teorii niezawodności podstawowym zagadnieniem jest wyznaczenie funkcji przetrwania dla eksploatowanych obiektów, które są ciągle narażone na utratę zdatności ze względu na różnorakie zagrożenia. Przedstawione w tej pracy metody można zastosować do klasy obiektów, które są zdolne odparować zagrożenie i to wielokrotnie zanim utracą zdatność. Przyjmujemy, że zagrożenia systemu mogą się powtarzać, więc możemy mówić o strumieniach zagrożeń. Rozważamy zagadnienie aproksymacji rozkładu prawdopodobieństwa w oparciu o funkcję przetrwania obiektu technicznego narażonego na losowy strumień zagrożeń. Wprowadzamy ogólną postać funkcji przetrwania zagrożeń jak i dwa szczegółowe modele: Poissonowski i dwumianowy. W okresie eksploatacji obiektu często trudno jest określić jego czas zdatności, więc przedstawiamy aproksymację funkcji przetrwania i szacujemy błąd tej aproksymacji.
EN
In the theory of reliability, a basic topic is determining the survival function of exploited objects. We assume that these objects are constantly exposed to the loss of ability because of various dangers. Methods presented in this publication can be applied to an object that is able to repel the danger many times before it loses its usefulness. We suppose that the danger to the system can repeat many times, which is "the sequence of risks." The technical object is exposed to a random sequence of risks, and we consider the problem of the approximation of the lifetime probability distribution based on the survival function. We introduce a general form of the survival function in the context of a sequence of risks and two particular models: the Poisson and binomial model. In the time of exploitation the object, it is very difficult to find the lifetime distribution, so we introduce an approximation of the survival function, and we estimate the error of this approximation. It can be very useful in practice.
PL
W pracy przedstawiono trójparametrowy model czasu zdatności systemu technicznego narażonego na dwa typy zagrożeń. Do pierwszego typu zagrożeń należą wszelkie zagrożenia incydentalne, a do drugiego tak zwane zagrożenia starzeniowe. Motywacją do napisania tej pracy była właśnie idea połączenia badań tych dwóch typów zagrożeń, z jakimi mamy często do czynienia w praktyce, zwłaszcza w kontekście systemów technicznych. Celem pracy jest wskazanie alternatywy dla masowo stosowanego rozkładu Weibulla w badaniu czasów zdatności systemów. W punkcie 1 opisano trójparametrowy model, zdefiniowany jako minimum dwóch zmiennych losowych. Uzasadniono zarówno potrzebę wprowadzenia tego modelu, jak i jego przewagę nad dotychczasowym sposobem modelowania czasu zdatności systemu. W punkcie 2 przedstawiono podstawowe charakterystyki funkcyjne i liczbowe wprowadzonego modelu zdatności systemu. Ponadto obliczono wpływ parametrów, dla różnych kombinacji ich wartości, na ustalenie przyczyny utraty zdatności systemu.
EN
In constructing a lifetime model of any technical system, sometimes the traditionally used Weibull distribution is biased. In consequence, parameter estimation can be fatal. In this situation, it is not possible to find a good fitting function that characterises the system lifetime. Here all possible risks of the system are divided into two types: accidental and ageing risks. The accidental risk has an exponential distribution, and the ageing risk has a Weibull distribution. In this paper, a three parameters model of the system lifetime with both types of risks is presented. Modelling was performed by a simple competing risk distribution as a possible alternative to the Weibull distribution in lifetime analysis. This distribution corresponds to the minimum between the family of exponential and family of Weibull distributions. Our motivation was to take account of both accidental and ageing risks in lifetime data analysis. For this purpose, we introduced a three-parameter model, where such functions as hazard function, survival function, and density function are presented. Then, such characteristics as the expected value and variance of the modelled system lifetime are considered. Finally, the problem of choosing between an exponential, Weibull, or the introduced competing risk model is discussed.
EN
Mass events are incidents involving a large number of casualties. They are an integral part of combat operations. These events are characterized by exceeding the capabilities of the rescuers present at the scene during a specific phase of the operation. The difference in triage applied in combat compared to triage used in civilian mass events is directly related to their specific nature and intended objectives. The article presents an innovative segregation algorithm that takes into account the value of the so-called "survival function," which is a component of a medical evacuation decision support system based on the integration of monitoring and analysis of soldier's vital parameters with the medical security system.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.