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Dependence Rayleigh competing risks model with generalized censored data

Journal of Systems Engineering and Electronics 2020年第4期31卷 852-858页

作者： WANG Liang MA Jin’ge SHI Yimin School of Mathematics and Statistics Xi’an Jiaotong UniversityXi’an 710049China School of Mathematics Yunnan Normal UniversityKunming 650500China School of Mathematics and Statistics Xidian UniversityXi’an 710071China Department of Applied Mathematics Northwestern Polytechnical UniversityXi’an 710072China

The inference for the dependent competing risks model is studied and the dependent structure of failure causes is modeled by a Marshall-Olkin bivariate Rayleigh distribution. Under generalized progressive hybrid censoring(GPHC), maximum likelihood estimates are established and the confidence intervals are constructed based on the asymptotic theory. Bayesian estimates and the highest posterior density credible intervals are obtained by using Gibbs sampling. Simulation and a real life electrical appliances data set are used for practical illustration.

关键词： dependence competing risks bivariate distribution generalized progressive hybrid censoring(GPHC) likelihood estimation Bayesian analysis

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