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ANALYSIS OF EXPONENTIATED EXPONENTIAL MODEL UNDER STEP STRESS PARTIALLY ACCELERATED LIFE TESTING PLAN USING PROGRESSIVE TYPE-II CENSORED DATA
ANALYSIS OF EXPONENTIATED EXPONENTIAL MODEL UNDER STEP STRESS PARTIALLY ACCELERATED LIFE TESTING PLAN USING PROGRESSIVE TYPE-II CENSORED DATA
Autor
Rahman, Ahmadur
Ahmad Lone, Showkat
Ul-Islam, Arif
Institución
Resumen
Recently, partially accelerated life testing has become quite important in reliability and life testing studies. This paper discusses maximum likelihood estimation method in step-stress partially accelerated life tests when the lifetime of items under use condition follow the exponentiated exponential distribution. Based on progressively type-II censored samples; the point and interval estimations for the considered parameters and the tampering coefficient are obtained in closed forms. The observed Fisher information matrix is derived to calculate confidence intervals for the considered parameters. The performance of the resulting estimators of the developed model parameters is evaluated and investigated in terms of their biases and mean squared errors by using a Monte Carlo simulation method Recientemente. pruebas aceleradas parciales de vida se han convertido en casi importantes en estudios de fiabilidad y pruebas de vida. En este paper se comparan el método de estimación maximización contra el de verosimilitud en “step-stress partially accelerated life tests” cuando el tiempo de vida de los productos bajo la condición de uso se distribuyen “exponentiated exponential”. Basados en muestras censuradas del tipo progresivo-II; se considera la estimación puntual y por intervalos de los parámetros considerados y el coeficiente de “tampering” son obtenidas en forma analítica. La observada matriz de información de Fisher es derivada para calcular intervalos confidenciales de los parámetros considerados. El comportamiento de los estimadores resultantes de los parámetros del modelo desarrollado es evaluado e investigado en términos de sus sesgos y errores cuadráticos medios usando el método de simulación Monte Carlo
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