Affidabilità della modellazione
Stima della distribuzione esponenziale utilizzando il metodo della massima probabilità e il metodo di Bayes
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Lo scopo di questo studio è quello di applicare modelli a vita sul tempo di guasto degli sportelli automatici (ATM) in Sudan e di stimare l'affidabilità delle macchine, al fine di confrontare le macchine e i metodi di stima, attraverso l'uso dei modelli di guasto e dei metodi statistici adatti per l'analisi dei dati di guasto. Il confronto tra i metodi di stima è stato eseguito attraverso i valori di errore quadratico medio (MSE). E i risultati più importanti scoperti dai ricercatori sono: I valori di errore quadratico medio (MSE) del parametro esponenziale stimato con il metodo della mass...
Lo scopo di questo studio è quello di applicare modelli a vita sul tempo di guasto degli sportelli automatici (ATM) in Sudan e di stimare l'affidabilità delle macchine, al fine di confrontare le macchine e i metodi di stima, attraverso l'uso dei modelli di guasto e dei metodi statistici adatti per l'analisi dei dati di guasto. Il confronto tra i metodi di stima è stato eseguito attraverso i valori di errore quadratico medio (MSE). E i risultati più importanti scoperti dai ricercatori sono: I valori di errore quadratico medio (MSE) del parametro esponenziale stimato con il metodo della massima probabilità sono inferiori al MSE dello stimatore di Bayes o il metodo della massima probabilità è migliore del metodo di Bayes nella stima del parametro e della funzione di affidabilità per la distribuzione esponenziale degli sportelli automatici (ATM) in Sudan. Le macchine con alta affidabilità hanno una bassa probabilità di guasti e un tasso di pericolo, mentre le macchine con bassa affidabilità hanno un'alta probabilità di guasti e un alto tasso di pericolo.
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