累积风险模型下非破坏性一次性设备可靠性预测的稳健贝叶斯方法
统计方法学
2025-03-12 v3 应用统计
摘要
本研究旨在利用累积风险模型(CRM)下的步进应力加速寿命试验(SSALT)实验,确定高耐久性非破坏性一次性设备(NOSD)单元的寿命预测。在SSALT实验中,CRM通过允许应力变化效应出现前的滞后周期来保持风险函数的连续性。当模型参数的先验信息可用时,贝叶斯推断至关重要。在此类寿命数据的贝叶斯分析中,传统的基于似然的贝叶斯估计在数据集中存在异常值时经常失败。本研究采用了一种稳健贝叶斯方法,利用基于密度幂散度度量的稳健化后验。形状参数的顺序约束被作为先验假设纳入,以反映随应力水平增加而降低的预期寿命。在假设检验中,基于稳健化后验实现了贝叶斯因子。在贝叶斯估计中,我们利用了哈密顿蒙特卡洛方法,该方法相对于传统的Metropolis-Hastings算法具有某些优势。此外,还检查了影响函数以评估估计量和贝叶斯因子的稳健行为。最后,通过模拟研究和实际数据分析验证了分析方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2406.08867,
title = {Robust Bayesian approach for reliability prognosis of nondestructive one-shot devices under cumulative risk model},
author = {Shanya Baghel and Shuvashree Mondal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.08867},
year = {2025}
}